Calcula los costos de inferencia de IA para GPUs auto-hospedadas vs APIs en la nube. Compara costos de NVIDIA A100, H100, T4, analiza puntos de equilibrio y encuentra el despliegue más rentable para tus cargas de trabajo ML.
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.
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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
Costo Auto-Hospedado/Inferencia = (Costo GPU/Hora × Horas) ÷ Solicitudes DiariasConoce 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.