Analisis Biaya Per Token: Mengoptimalkan Infrastruktur GPU untuk Inferensi LLM

Diperbarui 8 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: Ekonomi inferensi terus membaik. H200 dengan HBM3e 141GB kini tersedia secara luas ($30-40K pembelian, $2,15-6,00/jam cloud), memungkinkan penyajian model 70B dengan satu GPU yang sebelumnya membutuhkan dua H100. Harga cloud H100 turun menjadi $1,49-3,90/jam (turun dari $7-8/jam). AWS memangkas harga 44% pada Juni 2025. Arsitektur Blackwell GB200/GB300 menjanjikan peningkatan inferensi 30x untuk LLM, meskipun alokasi masih terbatas. Kemajuan kuantisasi (FP4, INT4) terus mengurangi biaya per token sambil mempertahankan akurasi.

Setiap kata yang dihasilkan oleh ChatGPT menghabiskan biaya $0,00012 bagi OpenAI untuk memproduksinya, sebuah angka yang menentukan apakah perusahaan AI bertahan atau lenyap ke kuburan model bisnis yang tidak berkelanjutan.¹ Organisasi yang men-deploy large language model menemukan bahwa biaya inferensi, bukan biaya pelatihan, mendominasi anggaran infrastruktur mereka saat jutaan pengguna menghasilkan miliaran token setiap hari. Perbedaan antara $0,0001 dan $0,001 per token diterjemahkan menjadi jutaan dolar dalam biaya infrastruktur bulanan, menjadikan optimisasi sebagai keharusan bertahan hidup, bukan sekadar latihan efisiensi.

Anthropic membakar $2,7 juta setiap hari untuk melayani Claude kepada pengguna, dengan biaya infrastruktur menghabiskan 85% pendapatan meskipun mematok harga premium.² Biaya infrastruktur Gemini Google dilaporkan melebihi $5 miliar per tahun, memaksa perusahaan untuk membatasi penggunaan tier gratis dan mendorong pengguna ke langganan berbayar.³ Ekonominya menjadi lebih brutal dalam skala besar: menyajikan satu miliar token setiap hari pada $0,001 per token menghabiskan biaya $365 juta per tahun, cukup untuk mendanai seluruh startup.

Perlombaan senjata hardware mendorong biaya ke arah yang kontradiktif. GPU H100 NVIDIA memberikan performa inferensi 3x lebih baik dari A100 tetapi harganya 2,5x lebih mahal, menciptakan keputusan optimisasi yang kompleks.⁴ Bandwidth memori muncul sebagai bottleneck kritis, dengan model membutuhkan 2 byte bandwidth memori per parameter per token, menjadikan kecepatan memori lebih penting dari daya komputasi.⁵ Organisasi yang salah memilih mengunci diri dalam struktur biaya yang menjamin kegagalan terlepas dari pertumbuhan pengguna.

Ekonomi token menentukan kelangsungan bisnis

Memahami biaya generasi token memerlukan pembedahan proses inferensi menjadi bagian-bagian komponennya. Setiap generasi token melibatkan pemuatan bobot model dari memori, melakukan perkalian matriks, menerapkan mekanisme attention, dan menghasilkan distribusi probabilitas. Model dengan 70 miliar parameter seperti Llama 2 membutuhkan 140GB bandwidth memori per token pada presisi penuh, yang langsung diterjemahkan ke waktu dan konsumsi daya.⁶

Ukuran batch secara dramatis mempengaruhi biaya per token melalui amortisasi overhead tetap. Melayani request tunggal membuang 90% kapasitas GPU untuk transfer memori. Batching 32 request bersama mengurangi biaya per token sebesar 85% sementara hanya meningkatkan latensi sebesar 20%.⁷ Tradeoff antara efisiensi biaya dan pengalaman pengguna menjadi keputusan bisnis kritis yang membentuk desain infrastruktur.

Panjang konteks melipatgandakan biaya secara eksponensial. Konteks 2.000 token memerlukan pemeliharaan matriks attention yang menskalakan secara kuadratik dengan panjang sequence. Jendela konteks 128.000 token GPT-4 menghabiskan biaya 64 kali lebih banyak untuk diproses dibandingkan konteks 8.000 token, menjelaskan mengapa OpenAI mematok harga premium untuk konteks yang diperpanjang.⁸ Model dengan konteks jutaan token menjadi tidak layak secara ekonomi tanpa inovasi arsitektural.

Ukuran model menciptakan step function dalam struktur biaya. Model dengan 7 miliar parameter muat dalam memori GPU tunggal, memungkinkan deployment sederhana. Model dengan 70 miliar parameter memerlukan model parallelism di beberapa GPU, menambahkan overhead sinkronisasi. Model dengan 175 miliar parameter menuntut infrastruktur khusus dengan interconnect berkecepatan tinggi. Setiap lompatan dalam ukuran model meningkatkan biaya per token sebesar 2-3x melampaui peningkatan jumlah parameter.⁹

Persyaratan presisi menawarkan peluang optimisasi terbesar. Presisi FP32 penuh memberikan akurasi maksimum tetapi melipatgandakan persyaratan bandwidth memori empat kali lipat dibandingkan dengan kuantisasi INT8. Teknik kuantisasi modern mencapai 99,5% akurasi presisi penuh sambil mengurangi biaya sebesar 75%.¹⁰ Perlombaan untuk mengembangkan metode kuantisasi yang lebih baik secara langsung berdampak pada ekonomi deployment AI.

Arsitektur hardware membentuk fundamental biaya

Pemilihan GPU menentukan struktur biaya dasar sebelum optimisasi apa pun dimulai. H100 SXM NVIDIA memberikan bandwidth memori 3,35TB/s, melayani model 70B parameter pada 100 token per detik.¹¹ A100 hanya mencapai 2TB/s, membatasi throughput hingga 60 token per detik untuk model yang sama. Perbedaan performa 67% diterjemahkan ke biaya per token yang proporsional lebih rendah meskipun harga beli H100 lebih tinggi.

Batasan kapasitas memori memaksa keputusan arsitektural yang mahal. Memuat model 70B parameter pada presisi FP16 membutuhkan 140GB memori sebelum memperhitungkan KV cache, aktivasi, dan overhead. H100 dengan 80GB memaksa model parallelism di dua GPU, menggandakan biaya dan menambahkan overhead komunikasi. H200 yang akan datang dengan memori 141GB memungkinkan penyajian GPU tunggal, mengurangi biaya per token sebesar 45%.¹²

MI300X AMD muncul sebagai alternatif hemat biaya dengan memori HBM3 192GB dan bandwidth 5,3TB/s pada 60% dari harga H100.¹³ Kapasitas memori tambahan memungkinkan penyajian model yang lebih besar tanpa penalti parallelism. Pengguna awal melaporkan biaya per token 30% lebih rendah dibandingkan dengan deployment H100, meskipun ketidakmatangan ekosistem software menciptakan tantangan operasional. Tradeoff antara penghematan hardware dan kompleksitas software memerlukan evaluasi yang cermat.

Akselerator Gaudi 3 Intel menargetkan workload inferensi secara khusus dengan optimisasi arsitektural untuk model transformer. Chip ini menyediakan memori HBM2e 128GB dengan bandwidth 3,7TB/s sementara hanya mengonsumsi 600W dibandingkan 700W H100.¹⁴ Intel mengklaim total cost of ownership 40% lebih rendah untuk workload inferensi, meskipun ketersediaan terbatas dan dukungan software membatasi adopsi.

Inferensi berbasis CPU mengejutkan banyak pihak dengan ekonomi yang kompetitif untuk skenario tertentu. Instance AWS Graviton4 dengan 192 vCPU dapat melayani model yang lebih kecil pada $0,0008 per seribu token, kompetitif dengan harga GPU untuk aplikasi throughput rendah.¹⁵ Pendekatan ini bekerja untuk aplikasi dengan traffic intermiten di mana utilisasi GPU akan tetap rendah. Arsitektur campuran CPU-GPU mengoptimalkan biaya dengan routing request berdasarkan ukuran model dan urgensi.

Optimisasi software memberikan peningkatan dramatis

Teknik kuantisasi mengurangi biaya lebih dari upgrade hardware apa pun. Kuantisasi GPTQ mengompres model ke presisi 4-bit dengan kehilangan akurasi minimal, mengurangi persyaratan bandwidth memori sebesar 87,5%.¹⁶ AWQ (Activation-aware Weight Quantization) mempertahankan bobot penting pada presisi lebih tinggi sambil secara agresif mengkuantisasi yang lain, mencapai presisi rata-rata 3-bit dengan degradasi akurasi kurang dari 1%.¹⁷ Organisasi yang menerapkan kuantisasi melaporkan pengurangan biaya 4-6x dengan tradeoff kualitas yang dapat diterima.

Optimisasi KV cache mencegah ledakan memori dalam percakapan multi-turn. PagedAttention memvirtualisasi memori cache seperti halaman sistem operasi, mengurangi pemborosan memori sebesar 55%.¹⁸ Multi-Query Attention berbagi proyeksi key dan value di seluruh attention head, memangkas persyaratan cache sebesar 8x.¹⁹ Optimisasi ini memungkinkan penyajian 10x lebih banyak pengguna bersamaan pada hardware yang sama, secara dramatis meningkatkan ekonomi per token.

Speculative decoding mempercepat inferensi 2-3x tanpa hardware tambahan. Model draft kecil menghasilkan kandidat token yang diverifikasi model besar secara paralel, mengamortisasi biaya komputasi.²⁰ Arsitektur Medusa menambahkan beberapa decoding head untuk memprediksi beberapa token secara bersamaan, mencapai speedup 2,8x untuk greedy decoding.²¹ Teknik ini bekerja sangat baik untuk output terstruktur seperti generasi kode di mana pola dapat diprediksi.

Dynamic batching memaksimalkan utilisasi hardware dengan menggabungkan request dengan panjang yang bervariasi. Continuous batching menambahkan request baru ke batch yang ada saat token selesai, mempertahankan utilisasi GPU 90%+ dibandingkan 40% dengan static batching.²² Teknik ini memerlukan scheduling yang canggih tetapi mengurangi biaya per token sebesar 50% dalam deployment produksi.

Model routing secara cerdas mengarahkan request ke resource yang sesuai. Query sederhana diarahkan ke model yang lebih kecil atau versi terkuantisasi, sementara request kompleks menerima perhatian model penuh. Arsitektur mixture-of-experts hanya mengaktifkan parameter yang relevan, mengurangi komputasi sebesar 85% sambil mempertahankan kualitas.²³ Strategi routing cerdas dapat mengurangi biaya per token rata-rata sebesar 60% dibandingkan dengan menyajikan semua request dengan model terbesar.

Arsitektur deployment berdampak pada total biaya

Deployment terpusat mengkonsentrasikan resource di cluster masif, mencapai economies of scale melalui infrastruktur bersama. Cluster 1.000 GPU yang melayani beberapa model mencapai utilisasi 85% melalui statistical multiplexing.²⁴ Biaya pendinginan, daya, dan jaringan diamortisasi di lebih banyak compute, mengurangi biaya per token sebesar 25% dibandingkan deployment terdistribusi. Namun, latensi jaringan dan biaya data egress mengimbangi penghematan untuk pengguna yang tersebar secara geografis.

Deployment edge membawa inferensi lebih dekat ke pengguna tetapi memfragmentasi resource. Men-deploy 100 cluster lebih kecil di dekat pengguna mengurangi biaya jaringan dan latensi tetapi menurunkan utilisasi menjadi 40-50%.²⁵ Setiap lokasi memerlukan infrastruktur redundan, monitoring, dan maintenance. Deployment edge biasanya menghabiskan biaya 2-3x lebih banyak per token tetapi memberikan pengalaman pengguna dan manfaat kedaulatan data yang superior.

Arsitektur hybrid menyeimbangkan biaya dan performa dengan men-deploy tier model yang berbeda secara strategis. Model kecil berjalan di lokasi edge untuk respons latensi rendah, sementara request kompleks diarahkan ke cluster terpusat dengan model besar. Introl membantu organisasi merancang deployment hybrid di 257 lokasi global kami, mengoptimalkan tradeoff antara biaya dan pengalaman pengguna.

Platform inferensi serverless seperti AWS Bedrock dan Google Vertex AI mengabstraksi kompleksitas infrastruktur tetapi mematok harga premium. AWS Bedrock mematok biaya $0,008 per seribu token untuk Llama 2 70B, 10x lebih tinggi dari infrastruktur yang di-host sendiri.²⁶ Premium ini membayar untuk nol overhead operasional dan scaling instan, masuk akal untuk workload yang tidak dapat diprediksi. Organisasi dengan traffic stabil menghemat 70-80% dengan mengelola infrastruktur mereka sendiri.

Strategi multi-cloud mengeksploitasi variasi harga dan ketersediaan spot di seluruh provider. Instance spot A100 Azure menghabiskan biaya 60% lebih murah dari harga on-demand dengan ketersediaan 95%.²⁷ Diskon committed use Google Cloud mengurangi biaya sebesar 57% untuk komitmen tiga tahun.²⁸ Platform orkestrasi canggih mengarahkan request ke infrastruktur termurah yang tersedia sambil mempertahankan service level.

Deployment nyata mengungkap pola optimisasi

Layanan transkripsi podcast Spotify mendemonstrasikan optimisasi agresif dalam produksi. Perusahaan ini melayani Whisper Large V3 di 5.000 jam audio harian, menghasilkan 50 juta token. Deployment awal pada GPU A100 menghabiskan biaya $18.000 per hari. Menerapkan kuantisasi INT8, continuous batching, dan Flash Attention mengurangi biaya menjadi $4.500 per hari sambil mempertahankan akurasi 99,2%.²⁹

Asisten merchant Shopify menampilkan ekonomi AI percakapan. Sistem ini menangani 10 juta percakapan harian dengan rata-rata 20 turn masing-masing, menghasilkan 2 miliar token setiap hari. Berjalan pada infrastruktur H100 dengan caching dan routing canggih, layanan ini menghabiskan biaya $450.000 per bulan. Tanpa optimisasi, workload yang sama akan menghabiskan biaya $2,1 juta, mendemonstrasikan dampak optimisasi sistematis.³⁰

Institusi keuangan mengoptimalkan secara berbeda karena batasan regulasi. Asisten riset JPMorgan melayani 50.000 analis dengan persyaratan latensi ketat dan tanpa berbagi data antar klien. Bank ini men-deploy instance model khusus per grup klien, mengorbankan efisiensi batching untuk i

[Konten terpotong untuk terjemahan]