Kosten per Token Analyse: GPU-Infrastructuur Optimaliseren voor LLM-Inferentie
Bijgewerkt op 8 december 2025
Update december 2025: De economie van inferentie blijft verbeteren. H200 met 141GB HBM3e is nu breed beschikbaar ($30-40K aanschaf, $2,15-6,00/uur cloud), waardoor 70B-modellen op een enkele GPU kunnen draaien die voorheen twee H100's vereisten. H100 cloudprijzen zijn gedaald naar $1,49-3,90/uur (van $7-8/uur). AWS verlaagde prijzen met 44% in juni 2025. De Blackwell GB200/GB300-architectuur belooft 30x inferentieverbeteringen voor LLM's, hoewel de toewijzing beperkt blijft. Kwantisatievooruitgang (FP4, INT4) blijft de kosten per token verlagen met behoud van nauwkeurigheid.
Elk woord dat ChatGPT genereert, kost OpenAI $0,00012 om te produceren—een getal dat bepaalt of AI-bedrijven overleven of verdwijnen naar het kerkhof van onhoudbare businessmodellen.¹ Organisaties die grote taalmodellen implementeren ontdekken dat inferentiekosten, niet trainingskosten, hun infrastructuurbudgetten domineren naarmate miljoenen gebruikers dagelijks miljarden tokens genereren. Het verschil tussen $0,0001 en $0,001 per token vertaalt zich naar miljoenen aan maandelijkse infrastructuurkosten, waardoor optimalisatie een overlevingsimperatief wordt in plaats van een efficiëntieoefening.
Anthropic verbrandt dagelijks $2,7 miljoen aan het serveren van Claude aan gebruikers, waarbij infrastructuurkosten 85% van de omzet opslokken ondanks premiumprijzen.² De infrastructuurkosten van Google's Gemini overschrijden naar verluidt jaarlijks $5 miljard, waardoor het bedrijf gedwongen wordt het gebruik van de gratis laag te beperken en gebruikers richting betaalde abonnementen te duwen.³ De economie wordt brutaler op schaal: het serveren van een miljard tokens per dag tegen $0,001 per token kost jaarlijks $365 miljoen, genoeg om complete startups te financieren.
De hardware-wapenwedloop drijft kosten in tegenstrijdige richtingen. NVIDIA's H100 GPU's leveren 3x betere inferentieprestaties dan A100's maar kosten 2,5x meer, wat complexe optimalisatiebeslissingen creëert.⁴ Geheugenbandbreedte blijkt de kritieke bottleneck, waarbij modellen 2 bytes geheugenbandbreedte per parameter per token vereisen, waardoor geheugensnelheid belangrijker wordt dan rekenkracht.⁵ Organisaties die verkeerd kiezen, sluiten zichzelf op in kostenstructuren die falen garanderen ongeacht gebruikersgroei.
Tokeneconomie bepaalt bedrijfslevensvatbaarheid
Het begrijpen van tokenproductiekosten vereist het ontleden van het inferentieproces in componentonderdelen. Elke tokengeneratie omvat het laden van modelgewichten uit het geheugen, het uitvoeren van matrixvermenigvuldigingen, het toepassen van aandachtsmechanismen en het genereren van kansverdelingen. Een model met 70 miljard parameters zoals Llama 2 vereist 140GB geheugenbandbreedte per token bij volledige precisie, wat zich direct vertaalt naar tijd- en stroomverbruik.⁶
Batchgrootte beïnvloedt de kosten per token dramatisch door afschrijving van vaste overheadkosten. Het serveren van enkele verzoeken verspilt 90% van de GPU-capaciteit aan geheugenoverdrachten. Het batchen van 32 verzoeken samen verlaagt de kosten per token met 85% terwijl de latentie slechts met 20% toeneemt.⁷ De afweging tussen kostenefficiëntie en gebruikerservaring wordt een cruciale zakelijke beslissing die het infrastructuurontwerp vormgeeft.
Contextlengte vermenigvuldigt kosten exponentieel. Een context van 2.000 tokens vereist het onderhouden van aandachtsmatrices die kwadratisch schalen met sequentielengte. GPT-4's contextvenster van 128.000 tokens kost 64 keer meer om te verwerken dan een context van 8.000 tokens, wat verklaart waarom OpenAI premiumprijzen vraagt voor uitgebreide contexten.⁸ Modellen met contexten van een miljoen tokens worden economisch onhaalbaar zonder architecturale innovaties.
Modelgrootte creëert stapfuncties in kostenstructuren. Een model met 7 miljard parameters past in het geheugen van een enkele GPU, wat eenvoudige deployment mogelijk maakt. Een model met 70 miljard parameters vereist modelparallellisme over meerdere GPU's, wat synchronisatie-overhead toevoegt. Een model met 175 miljard parameters vereist gespecialiseerde infrastructuur met hogesnelheidsverbindingen. Elke sprong in modelgrootte verhoogt de kosten per token met 2-3x boven de toename in parameteraantal.⁹
Precisievereisten bieden de grootste optimalisatiekans. Volledige FP32-precisie levert maximale nauwkeurigheid maar verviervoudigt de geheugenbandbreedtevereisten vergeleken met INT8-kwantisatie. Moderne kwantisatietechnieken bereiken 99,5% van de nauwkeurigheid bij volledige precisie terwijl ze de kosten met 75% verlagen.¹⁰ De race om betere kwantisatiemethoden te ontwikkelen heeft directe impact op de economie van AI-deployment.
Hardware-architectuur vormt kostenfundamenten
GPU-selectie bepaalt de basiskostenstructuren voordat enige optimalisatie begint. NVIDIA's H100 SXM levert 3,35TB/s geheugenbandbreedte, serveert 70B-parametermodellen met 100 tokens per seconde.¹¹ De A100 bereikt slechts 2TB/s, wat de doorvoer beperkt tot 60 tokens per seconde voor hetzelfde model. Het prestatieverschil van 67% vertaalt zich naar proportioneel lagere kosten per token ondanks de hogere aanschafprijs van de H100.
Geheugencapaciteitsbeperkingen dwingen dure architecturale beslissingen af. Het laden van een 70B-parametermodel bij FP16-precisie vereist 140GB geheugen voordat rekening wordt gehouden met KV-cache, activaties en overhead. Een H100 met 80GB forceert modelparallellisme over twee GPU's, wat de kosten verdubbelt en communicatie-overhead toevoegt. De aankomende H200 met 141GB geheugen maakt serveren op een enkele GPU mogelijk, wat de kosten per token met 45% verlaagt.¹²
AMD's MI300X komt op als een kosteneffectief alternatief met 192GB HBM3-geheugen en 5,3TB/s bandbreedte tegen 60% van de prijs van de H100.¹³ De extra geheugencapaciteit maakt het serveren van grotere modellen mogelijk zonder parallellismestraffen. Vroege adopters rapporteren 30% lagere kosten per token vergeleken met H100-deployments, hoewel onvolwassenheid van het software-ecosysteem operationele uitdagingen creëert. De afweging tussen hardwarebesparing en softwarecomplexiteit vereist zorgvuldige evaluatie.
Intel's Gaudi 3-versneller richt zich specifiek op inferentieworkloads met architecturale optimalisaties voor transformermodellen. De chip biedt 128GB HBM2e-geheugen met 3,7TB/s bandbreedte terwijl hij slechts 600W verbruikt vergeleken met de 700W van de H100.¹⁴ Intel claimt 40% lagere totale eigendomskosten voor inferentieworkloads, hoewel beperkte beschikbaarheid en softwareondersteuning adoptie belemmeren.
CPU-gebaseerde inferentie verrast velen met competitieve economie voor specifieke scenario's. AWS Graviton4-instanties met 192 vCPU's kunnen kleinere modellen serveren tegen $0,0008 per duizend tokens, competitief met GPU-prijzen voor toepassingen met lage doorvoer.¹⁵ De aanpak werkt voor toepassingen met intermitterend verkeer waar GPU-benutting laag zou blijven. Gemengde CPU-GPU-architecturen optimaliseren kosten door verzoeken te routeren op basis van modelgrootte en urgentie.
Software-optimalisaties leveren dramatische verbeteringen
Kwantisatietechnieken verlagen kosten meer dan welke hardware-upgrade dan ook. GPTQ-kwantisatie comprimeert modellen naar 4-bits precisie met minimaal nauwkeurigheidsverlies, wat geheugenbandbreedtevereisten met 87,5% vermindert.¹⁶ AWQ (Activation-aware Weight Quantization) behoudt belangrijke gewichten op hogere precisie terwijl andere agressief worden gekwantiseerd, met een gemiddelde precisie van 3 bits met minder dan 1% nauwkeurigheidsdegradatie.¹⁷ Organisaties die kwantisatie implementeren rapporteren 4-6x kostenreducties met acceptabele kwaliteitsafwegingen.
KV-cache-optimalisatie voorkomt geheugenexplosie in multi-turn conversaties. PagedAttention virtualiseert cachegeheugen zoals besturingssysteempagina's, wat geheugenverspilling met 55% vermindert.¹⁸ Multi-Query Attention deelt sleutel- en waardeprojecties over aandachtshoofden, wat cachevereisten met 8x vermindert.¹⁹ Deze optimalisaties maken het mogelijk om 10x meer gelijktijdige gebruikers op dezelfde hardware te serveren, wat de economie per token dramatisch verbetert.
Speculatieve decodering versnelt inferentie met 2-3x zonder extra hardware. Kleine conceptmodellen genereren tokenkandidaten die grote modellen parallel verifiëren, wat rekenkosten afschrijft.²⁰ Medusa-architecturen voegen meerdere decoderingshoofden toe om gelijktijdig verschillende tokens te voorspellen, met een versnelling van 2,8x voor hebzuchtige decodering.²¹ De technieken werken vooral goed voor gestructureerde outputs zoals codegeneratie waar patronen voorspelbaar zijn.
Dynamische batching maximaliseert hardwarebenutting door verzoeken met verschillende lengtes te combineren. Continue batching voegt nieuwe verzoeken toe aan bestaande batches naarmate tokens compleet zijn, met behoud van 90%+ GPU-benutting vergeleken met 40% bij statische batching.²² De techniek vereist geavanceerde planning maar verlaagt de kosten per token met 50% in productiedeployments.
Modelroutering stuurt verzoeken intelligent naar geschikte resources. Eenvoudige queries worden gerouteerd naar kleinere modellen of gekwantiseerde versies, terwijl complexe verzoeken volledige modelaandacht krijgen. Mixture-of-experts-architecturen activeren alleen relevante parameters, wat berekening met 85% vermindert met behoud van kwaliteit.²³ Slimme routeringsstrategieën kunnen gemiddelde kosten per token met 60% verlagen vergeleken met het serveren van alle verzoeken met het grootste model.
Deployment-architectuur beïnvloedt totale kosten
Gecentraliseerde deployment concentreert resources in massieve clusters, wat schaalvoordelen bereikt door gedeelde infrastructuur. Een cluster van 1.000 GPU's die meerdere modellen serveert, bereikt 85% benutting door statistische multiplexing.²⁴ Koeling, stroom en netwerkkkosten worden afgeschreven over meer rekenkracht, wat de kosten per token met 25% verlaagt vergeleken met gedistribueerde deployments. Echter, netwerklatentie en data egress-kosten compenseren besparingen voor geografisch verspreide gebruikers.
Edge deployment brengt inferentie dichter bij gebruikers maar fragmenteert resources. Het deployen van 100 kleinere clusters nabij gebruikers vermindert netwerkkosten en latentie maar verlaagt benutting naar 40-50%.²⁵ Elke locatie vereist redundante infrastructuur, monitoring en onderhoud. Edge deployments kosten doorgaans 2-3x meer per token maar leveren superieure gebruikerservaring en data-soevereiniteitsvoordelen.
Hybride architecturen balanceren kosten en prestaties door verschillende modellagen strategisch te deployen. Kleine modellen draaien op edge-locaties voor lage-latentie responses, terwijl complexe verzoeken worden gerouteerd naar gecentraliseerde clusters met grote modellen. Introl helpt organisaties hybride deployments te ontwerpen over onze 257 wereldwijde locaties, waarbij de afweging tussen kosten en gebruikerservaring wordt geoptimaliseerd.
Serverless inferentieplatforms zoals AWS Bedrock en Google Vertex AI abstraheren infrastructuurcomplexiteit maar rekenen premiumprijzen. AWS Bedrock kost $0,008 per duizend tokens voor Llama 2 70B, 10x hoger dan zelfgehoste infrastructuur.²⁶ De premie betaalt voor nul operationele overhead en directe schaalbaarheid, wat zinvol is voor onvoorspelbare workloads. Organisaties met stabiel verkeer besparen 70-80% door hun eigen infrastructuur te beheren.
Multi-cloudstrategieën benutten prijsvariaties en spot-beschikbaarheid over providers. Azure's spot A100-instanties kosten 60% minder dan on-demand prijzen met 95% beschikbaarheid.²⁷ Google Cloud's committed use-kortingen verlagen kosten met 57% voor driejarige verplichtingen.²⁸ Geavanceerde orchestratieplatforms routeren verzoeken naar de goedkoopst beschikbare infrastructuur met behoud van serviceniveaus.
Echte deployments onthullen optimalisatiepatronen
Spotify's podcast-transcriptieservice demonstreert agressieve optimalisatie in productie. Het bedrijf serveert Whisper Large V3 over 5.000 uur dagelijkse audio, wat 50 miljoen tokens genereert. Initiële deployments op A100 GPU's kostten dagelijks $18.000. Het implementeren van INT8-kwantisatie, continue batching en Flash Attention verlaagde de kosten naar $4.500 dagelijks met behoud van 99,2% nauwkeurigheid.²⁹
Shopify's merchant assistant toont de economie van conversationele AI. Het systeem verwerkt dagelijks 10 miljoen conversaties met gemiddeld 20 beurten elk, wat dagelijks 2 miljard tokens genereert. Draaiend op H100-infrastructuur met geavanceerde caching en routing kost de service maandelijks $450.000. Zonder optimalisaties zou dezelfde workload $2,1 miljoen kosten, wat de impact van systematische optimalisatie demonstreert.³⁰
Financiële instellingen optimaliseren anders vanwege regelgevingsbeperkingen. JPMorgan's onderzoeksassistent bedient 50.000 analisten met strikte latentievereisten en geen datadeling tussen klanten. De bank deployt dedicated modelinstanties per klantengroep, waarbij batching-efficiëntie wordt opgeofferd voor i
[Inhoud ingekort voor vertaling]
