Calcula el costo de inferencia de IA: GPUs propias vs APIs en la nube. Compara NVIDIA A100, H100 y T4 y halla el despliegue más rentable.
Esta calculadora compara los costos de inferencia de GPU auto-hospedada contra precios de API equivalentes para ayudarte a decidir la estrategia de despliegue más rentable.
Los precios de GPU se basan en los principales proveedores de nube (AWS, GCP, Azure) a principios de 2025. Los costos reales varían según la región, el término de compromiso y la disponibilidad. Los precios de API reflejan tarifas publicadas para capacidades de modelo comparables.
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¿Ejecutas inferencia de IA a escala? Nuestra calculadora compara el costo total de la infraestructura GPU auto-hospedada contra servicios basados en API como OpenAI y Anthropic. Encuentra tu punto de equilibrio y elige la estrategia de despliegue más rentable.
Los costos de inferencia de IA dependen de tu modelo de despliegue. Las GPUs auto-hospedadas tienen costos fijos por hora independientemente de la utilización, mientras que las APIs cobran por token. A bajo volumen, las APIs son más baratas. A alto volumen, el auto-hospedaje puede ahorrar 50-80 %. El punto de equilibrio varía según el tamaño del modelo y la elección de GPU.
Fórmula de Costo por Inferencia
Un ingeniero estima el costo de GPU de ejecutar la inferencia del modelo en su propio hardware por solicitud
Un equipo compara el costo de la inferencia autoalojada frente a pagar una API alojada para la misma carga
Un desarrollador dimensiona cuántas GPUs se necesitan para atender un número objetivo de solicitudes por segundo
Un científico de datos proyecta el costo total de inferencia de procesar un gran conjunto de datos sin conexión
Conoce exactamente cuántas solicitudes diarias necesitas antes de que el auto-hospedaje sea más barato que las APIs. Toma decisiones de infraestructura basadas en datos.
Las A100 son caras pero rápidas. Las T4 son baratas pero limitadas. Encuentra la GPU que coincida con el tamaño de tu modelo y requisitos de rendimiento.
Ve cómo cambian los costos a medida que creces de 1.000 a 100.000 solicitudes diarias. Evita sorpresas cuando tu producto de IA despegue.
Las GPUs auto-hospedadas cuestan lo mismo estén en uso o inactivas. Calcula tu utilización para asegurar que no estás pagando por capacidad no utilizada.
El auto-hospedaje típicamente se vuelve rentable por encima de 10.000-50.000 solicitudes diarias, dependiendo del tamaño del modelo. Considera auto-hospedar si tienes cargas de trabajo predecibles de alto volumen, necesitas privacidad de datos, o requieres modelos personalizados. Las APIs son mejores para tráfico variable, prototipado rápido, o cuando careces de experiencia en ML ops.
T4 (16GB): Solo modelos 7B cuantizados. A10G/L4 (24GB): Modelos 7B-13B con cuantización. A100 40GB: Hasta modelos 34B. A100 80GB: Hasta modelos 70B. H100: Mejor rendimiento para todos los tamaños, requerido para modelos 180B+. Siempre considera cuantización para ajustar modelos más grandes en GPUs más pequeñas.
La baja utilización significa que estás pagando por tiempo de GPU inactivo. Considera: agrupar solicitudes para mejor rendimiento, usar inferencia serverless para cargas de trabajo variables, reducir a una GPU más pequeña con capacidad suficiente, o ejecutar la GPU menos horas por día si el tráfico es predecible.
Las estimaciones se basan en precios publicados de nube y rendimiento típico de inferencia. Los costos reales varían por región, precios spot vs bajo demanda, tarifas negociadas, y optimizaciones específicas del modelo. Usa estos como una base de planificación y valida con benchmarks reales antes de comprometerte.
Serverless (como AWS SageMaker Serverless): Mejor para tráfico impredecible, escala a cero, pero ~30 % de prima. Dedicado/Reservado: 30-70 % más barato para cargas de trabajo consistentes pero requiere planificación de capacidad. Elige basándote en tus patrones de tráfico y preferencias operacionales.