Koszt LLM: lokalnie vs API w chmurze - kiedy co się opłaca

Spór „lokalnie czy chmura" rzadko ma jedną odpowiedź, bo to nie jest wybór technologii, tylko profil kosztu. Chmura to koszt zmienny (OPEX) rosnący z ruchem. Self-hosting to koszt głównie stały (CAPEX + utrzymanie) prawie niezależny od ruchu. Która struktura jest tańsza, zależy od tego, ile naprawdę używasz.

Policz miesięczny koszt chmury (liczba zadań × koszt jednego wywołania) i porównaj go z miesięczną amortyzacją własnej infrastruktury (sprzęt rozłożony w czasie + prąd + utrzymanie). Wolumen, przy którym te dwie liczby się zrównują, to Twój punkt przecięcia. Poniżej zostań w chmurze; powyżej self-hosting zaczyna oszczędzać.

Rzadko wszystko jest „małe" albo „duże". Stałe, wysokowolumenowe zadania (klasyfikacja, embeddingi, wyszukiwanie semantyczne na BGE-M3) tanio obsłużysz lokalnie. Rzadkie, ciężkie wnioskowanie wygodnie kupisz w chmurze. Router kieruje każde zadanie tam, gdzie jest najtaniej i najbezpieczniej — i to on, dobierając model do zadania, jest największą dźwignią kosztową, niezależnie od wyboru lokalne/chmura.

W rachunku uwzględnij też ryzyko lock-inu (zmiana cennika dostawcy) i koszt zgodności (dane osobowe wychodzące do chmury to dodatkowe obowiązki — patrz self-hosted LLM a RODO). Przewidywalność bywa warta więcej niż kilka procent na fakturze.

Gdy masz stały, duży wolumen. Wysoki koszt wejścia rozkłada się wtedy na wiele zadań i koszt jednostkowy spada poniżej ceny chmury. Przy małym lub nieregularnym ruchu API pozostaje tańsze.

Nie. Najczęściej optymalna jest hybryda: lokalnie obsługujesz tanie, wysokowolumenowe zadania, a chmurę rezerwujesz dla rzadkiego, ciężkiego wnioskowania. Router spina to w jeden przepływ.

Dobór modelu do zadania. Kierowanie prostych przepływów na mały, tani model i rezerwowanie dużego tylko tam, gdzie trzeba, zwykle daje większą oszczędność niż sam wybór lokalne vs chmura.