До сих пор считаешь стоимость ИИ-моделей по цене за токен? Это классическая ошибка, потому что реальная экономика выглядит иначе — нужно учитывать инфраструктуру, обслуживание и эффективность использования.
Автор сравнивает два подхода: самодельный Inference-сервер на llama-cpp-python и API-слой через LiteLLM. Ключевые метрики: стоимость облачных GPU, пропускная способность (токенов в секунду), время простоя модели и скрытые расходы на DevOps. Реальная экономика показывает, что API становится выгоднее после определённого порога нагрузки.
Отличный разбор для всех, кто планирует внедрять LLM-модели в продакшен — поможет избежать фатальных ошибок в расчётах бюджета
🔥Ссылка на статью
Заметки Бэкендера & Max