เศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยของการประมวลผล Inference: ต้นทุนที่แท้จริงต่อล้านโทเค็น
อัปเดตวันที่ 8 ธันวาคม 2025
อัปเดตธันวาคม 2025: ต้นทุนการประมวลผล LLM inference ลดลง 10 เท่าต่อปี—เร็วกว่าการประมวลผลของ PC ในยุคปฏิวัติไมโครโปรเซสเซอร์หรือแบนด์วิดท์ในยุค dotcom ประสิทธิภาพเทียบเท่า GPT-4 ตอนนี้มีราคา $0.40/ล้านโทเค็น เทียบกับ $20 ในช่วงปลายปี 2022 ราคาเช่า H100 บนคลาวด์คงที่ที่ $2.85-$3.50/ชั่วโมง หลังจากลดลง 64-75% จากจุดสูงสุด DeepSeek สร้างความปั่นป่วนในตลาดด้วยราคาต่ำกว่าคู่แข่งรายใหญ่ถึง 90% การโฮสต์เองจะคุ้มทุนต้องใช้ GPU utilization 50%+ สำหรับโมเดล 7B และ 10%+ สำหรับโมเดล 13B Quantization ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงาน 60-70% Speculative decoding ลด latency ได้ 2-3 เท่า
ตลาด LLM inference ท้าทายเศรษฐศาสตร์เทคโนโลยีแบบเดิม ราคาลดลงเร็วกว่าการประมวลผลของ PC ในยุคปฏิวัติไมโครโปรเซสเซอร์หรือแบนด์วิดท์ในยุค dotcom boom—ประสิทธิภาพเทียบเท่ากันมีต้นทุนลดลง 10 เท่าทุกปี¹ ความสามารถที่เคยมีราคา $20 ต่อล้านโทเค็นในช่วงปลายปี 2022 ตอนนี้มีราคาเพียง $0.40² แต่องค์กรต่างๆ ยังคงประสบปัญหาในการทำความเข้าใจต้นทุน inference ที่แท้จริง เพราะการกำหนดราคาระดับโทเค็นบดบังความเป็นจริงของโครงสร้างพื้นฐาน GPU utilization เป็นตัวกำหนดเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยที่แท้จริง และเทคนิคการปรับแต่งสร้างความแตกต่างด้านประสิทธิภาพต้นทุนได้หลายเท่า การเชี่ยวชาญเศรษฐศาสตร์ inference เป็นตัวกำหนดว่าการใช้งาน AI จะสร้างมูลค่าหรือสูญเสียเงินทุน
ภูมิทัศน์การกำหนดราคา inference ในเดือนธันวาคม 2025
การกำหนดราคา API แตกต่างกันสามลำดับขนาดขึ้นอยู่กับความสามารถของโมเดล ผู้ให้บริการ และการปรับแต่ง การทำความเข้าใจภูมิทัศน์ปัจจุบันให้บริบทสำหรับการตัดสินใจทางเศรษฐศาสตร์
โมเดลระดับประหยัด ตอนนี้มีต้นทุนเพียงเศษส่วนของเซ็นต์ต่อล้านโทเค็น Gemini Flash-Lite ของ Google นำหน้าที่ $0.075 ต่อล้าน input tokens และ $0.30 ต่อล้าน output tokens³ โมเดล open-source ผ่านผู้ให้บริการอย่าง Together.ai หรือ Hyperbolic มีราคาต่ำกว่าอีก—Llama 3.2 3B ทำงานที่ $0.06 ต่อล้านโทเค็น ได้คะแนน MMLU 42 ที่ 1/1000 ของต้นทุนเมื่อสามปีก่อน⁴
โมเดลระดับกลางสำหรับ production สมดุลระหว่างความสามารถและต้นทุน Claude Sonnet 4 มีราคา $3 ต่อล้าน input tokens และ $15 ต่อล้าน output tokens⁵ โมเดล R1 ของ DeepSeek สร้างความปั่นป่วนในตลาดที่ $0.55 input และ $2.19 output ต่อล้านโทเค็น—ต่ำกว่าคู่แข่งตะวันตก 90% สำหรับความสามารถในการให้เหตุผลที่เทียบเคียงได้⁶ ผู้ให้บริการจีนเสนอราคาต่ำกว่าผู้นำตะวันตกอย่างสม่ำเสมอ สร้างแรงกดดันด้านราคาที่เป็นประโยชน์ต่อผู้ซื้อทุกราย
โมเดลระดับ frontier มีราคาพรีเมียม Claude Opus 4 มีราคา $15 ต่อล้าน input tokens และ $75 ต่อล้าน output tokens⁷ GPT-4 และโมเดล frontier อื่นๆ มีราคาใกล้เคียงกัน ซึ่งสมเหตุสมผลด้วยความสามารถที่โมเดลขนาดเล็กไม่สามารถทำซ้ำได้ไม่ว่าจะปรับแต่งต้นทุนอย่างไร
ความแตกต่างของผู้ให้บริการ เพิ่มความซับซ้อน สำหรับโมเดลเดียวกัน ราคาแตกต่างกัน 10 เท่าระหว่างผู้ให้บริการที่ถูกที่สุดและแพงที่สุด⁸ โมเดลหนึ่งอาจมีราคา $0.90 ต่อล้านโทเค็นจากผู้ให้บริการที่ถูกที่สุด $3.50 ที่ค่ามัธยฐาน และ $9.50 จากผู้ให้บริการที่แพงที่สุด การเลือกซื้อข้ามผู้ให้บริการส่งผลกระทบอย่างมากต่อเศรษฐศาสตร์ก่อนการปรับแต่งทางเทคนิคใดๆ
ความไม่สมมาตรของราคา output tokens สะท้อนต้นทุนจริง OpenAI, Anthropic และ Google กำหนดราคา output tokens สูงกว่า input tokens 3-5 เท่า เพราะการสร้าง output ต้องประมวลผลแบบลำดับ ในขณะที่การประมวลผล input สามารถทำแบบขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพ⁹ แอปพลิเคชันที่สร้าง output ยาวเผชิญเศรษฐศาสตร์ที่แตกต่างจากแอปพลิเคชันที่ประมวลผล input ยาวพร้อมการตอบสนองสั้น
ทำความเข้าใจต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่แท้จริง
เบื้องหลังการกำหนดราคา API คือโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่มีโครงสร้างต้นทุนของตัวเอง การทำความเข้าใจเศรษฐศาสตร์เหล่านี้ช่วยให้ตัดสินใจ build-versus-buy ได้อย่างมีข้อมูล
ต้นทุนการจัดหาฮาร์ดแวร์ เริ่มต้นสูงและสะสมต่อเนื่อง GPU NVIDIA H100 มีราคา $25,000-$40,000 ต่อการ์ด โดยระบบเซิร์ฟเวอร์ 8-GPU ที่สมบูรณ์มีราคาถึง $200,000-$400,000 รวมโครงสร้างพื้นฐาน¹⁰ ต้นทุนการผลิตของ NVIDIA อยู่ที่ประมาณ $3,320 ต่อ H100—ช่องว่างระหว่างต้นทุนการผลิตและราคาขายสะท้อนมาร์จินที่ขับเคลื่อนด้วยอุปสงค์ซึ่งเพิ่งเริ่มปรับตัวลดลง
อัตราการเช่า GPU บนคลาวด์ คงที่หลังจากลดลงอย่างมาก H100 SXM instances มีราคาตั้งแต่ $1.49/ชั่วโมง (Hyperbolic) ถึง $6.98/ชั่วโมง (Azure) โดยผู้ให้บริการส่วนใหญ่อยู่ที่ประมาณ $2.85-$3.50/ชั่วโมง หลังจากลดลง 64-75% จากราคาสูงสุด¹¹ การจองความจุล่วงหน้าลดอัตราได้อีก—Lambda Labs เสนอ $1.85/ชั่วโมง และ Hyperstack เริ่มต้นที่ $1.90/ชั่วโมงพร้อมสัญญา
ต้นทุนพลังงานและระบบระบายความร้อน เพิ่มค่าใช้จ่ายฮาร์ดแวร์ H100 แต่ละตัวใช้พลังงานถึง 700W ภายใต้โหลด คลัสเตอร์ multi-GPU ต้องการ power distribution units เฉพาะที่อาจมีราคา $10,000-$50,000 สำหรับการอัปเกรดสิ่งอำนวยความสะดวก¹² โครงสร้างพื้นฐานระบายความร้อนด้วยของเหลวหรือระบบ HVAC ที่ปรับปรุงแล้วเพิ่มอีก $15,000-$100,000 ขึ้นอยู่กับขนาด ต้นทุนเหล่านี้ถูกหารเฉลี่ยตามชั่วโมง GPU แต่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อเศรษฐศาสตร์การถือครองทั้งหมด
ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน เชื่อมช่องว่างระหว่างการเช่าฮาร์ดแวร์และต้นทุนจริง การรวมระบบระบายความร้อน สิ่งอำนวยความสะดวก และการบำรุงรักษา เพิ่มประมาณ $2-7 ต่อชั่วโมงจากอัตราเช่า GPU ดิบ ทำให้ต้นทุนการดำเนินงานที่แท้จริงของ 8×H100 อยู่ที่ $8-$15/ชั่วโมงเมื่อหารเฉลี่ยอย่างเหมาะสม¹³ องค์กรที่เปรียบเทียบการเช่าคลาวด์กับการกำหนดราคา API ต้องรวมต้นทุนแฝงเหล่านี้เพื่อเปรียบเทียบอย่างถูกต้อง
สมการ utilization ที่กำหนดความคุ้มค่า
GPU utilization กำหนดว่าการโฮสต์ inference เองมีเหตุผลทางเศรษฐศาสตร์หรือไม่ การจ่ายเงินสำหรับ GPU ที่ทำงานที่ 10% load เปลี่ยน $0.013 ต่อพันโทเค็นเป็น $0.13—แพงกว่า API พรีเมียม¹⁴
การวิเคราะห์จุดคุ้มทุน ขึ้นอยู่กับขนาดโมเดลและเป้าหมาย utilization การโฮสต์โมเดล 7B ต้องการ utilization ประมาณ 50% เพื่อให้ต้นทุนต่ำกว่า GPT-3.5 Turbo¹⁵ โมเดล 13B บรรลุความเท่าเทียมด้านต้นทุนกับ GPT-4-turbo ที่ utilization เพียง 10% เพราะพรีเมียมความสามารถของโมเดลที่ใหญ่กว่าสมเหตุสมผลกับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานที่สูงกว่า ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ: โมเดลที่ใหญ่กว่าคุ้มทุนที่ utilization ต่ำกว่าเพราะมันแทนที่ทางเลือก API ที่แพงกว่า
รูปแบบการใช้งาน กำหนด utilization ที่ทำได้ องค์กรที่มี workloads ที่สม่ำเสมอและคาดการณ์ได้บรรลุ utilization สูงกว่าองค์กรที่มีความต้องการไม่สม่ำเสมอ แอปพลิเคชันที่หันหน้าเข้าหาผู้บริโภคที่มีรอบการใช้งานรายวันสูญเสียความจุ GPU ในช่วงนอกเวลาเร่งด่วน เว้นแต่ workloads จะถูกเลื่อนหรือโครงสร้างพื้นฐานถูกปรับขนาดแบบไดนามิก
เกณฑ์ปริมาณคำขอ กำหนดขนาดขั้นต่ำที่ใช้งานได้ การวิเคราะห์แนะนำว่าต้องมีมากกว่า 8,000 การสนทนาต่อวันก่อนที่โครงสร้างพื้นฐานที่โฮสต์เองจะมีต้นทุนต่ำกว่าโซลูชันที่มีการจัดการ¹⁶ ต่ำกว่าเกณฑ์นี้ ความซับซ้อนในการดำเนินงานและต้นทุนคงที่ของการโฮสต์เองมีน้ำหนักมากกว่าการประหยัดที่อาจเกิดขึ้น
โอกาสการประมวลผลแบบ batch ปรับปรุงเศรษฐศาสตร์ utilization องค์กรที่มี workloads ที่เลื่อนได้—การวิเคราะห์แบบออฟไลน์, embeddings แบบ batch, การประมวลผลชุดข้อมูล—สามารถรวมความต้องการเข้าสู่ช่วงเวลา utilization สูง ปรับปรุง utilization ที่มีผลแม้จะมีการใช้งาน real-time ที่ผันผวน การผสม workloads real-time และ batch บนโครงสร้างพื้นฐานร่วมกันเพิ่มประสิทธิภาพเงินทุน
การแบ่งโครงสร้างต้นทุนสำหรับการใช้งาน production
ต้นทุน inference สำหรับ production แบ่งออกเป็นองค์ประกอบที่การปรับแต่งสามารถจัดการได้เป็นรายบุคคล
การโหลดโมเดลและหน่วยความจำ ใช้ทรัพยากรคงที่โดยไม่คำนึงถึงปริมาณการใช้งาน โมเดล 70B parameters ใน FP16 ต้องการหน่วยความจำ GPU ประมาณ 140GB—เกินความจุ GPU เดียวและต้องใช้การกำหนดค่า multi-GPU¹⁷ ต้นทุนหน่วยความจำปรับขนาดตามขนาดโมเดล ไม่ใช่การใช้งาน สร้างเกณฑ์โครงสร้างพื้นฐานขั้นต่ำโดยไม่คำนึงถึงปริมาณการใช้งาน
การคำนวณต่อโทเค็น ขับเคลื่อนต้นทุนส่วนเพิ่มระหว่าง inference Forward pass computation ปรับขนาดตามสถาปัตยกรรมโมเดล—กลไก attention โดยเฉพาะสำหรับ context ยาว ต้นทุนการคำนวณลดลงด้วยการ batching เพราะการดำเนินการ matrix มีประสิทธิภาพมากขึ้นที่ batch sizes ใหญ่กว่า กระจาย overhead ข้ามโทเค็นมากขึ้น
หน่วยความจำ KV cache เติบโตตามความยาว context และคำขอพร้อมกัน คำขอที่ใช้งานอยู่แต่ละรายการรักษา key-value caches ที่ใช้หน่วยความจำเป็นสัดส่วนกับความยาว context แอปพลิเคชันที่มี context ยาวเผชิญแรงกดดันด้านหน่วยความจำที่จำกัดคำขอพร้อมกัน ลด throughput และเพิ่มต้นทุนต่อโทเค็น การจัดการ KV cache เป็นเป้าหมายหลักของการปรับแต่ง
I/O เครือข่ายและ storage ส่งผลกระทบต่อการใช้งาน multi-GPU และแบบกระจาย การสื่อสารระหว่าง GPU สำหรับ tensor parallelism การโหลด model weights จาก storage และการส่งผลลัพธ์ล้วนใช้ทรัพยากร Networking แบนด์วิดท์สูง (NVLink, InfiniBand) ลดคอขวด I/O แต่เพิ่มการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน
ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน รวมการตรวจสอบ การบันทึก ความปลอดภัย และการจัดการ ระบบ production ต้องการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ observability บุคลากร on-call และความพยายามในการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง องค์กรมักประเมินต้นทุน "อ่อน" เหล่านี้ต่ำเกินไปเมื่อเปรียบเทียบการโฮสต์เองกับทางเลือก API
เทคนิคการปรับแต่งที่เปลี่ยนเศรษฐศาสตร์
การปรับแต่งทางเทคนิคสามารถลดต้นทุน inference ได้ 60-70% หรือมากกว่า เปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ที่ marginal ให้เป็นความได้เปรียบที่ยั่งยืน¹⁸
Quantization ลดความแม่นยำของ model weights จาก floating point 32-bit เป็น representations 8-bit หรือ 4-bit เทคนิคนี้ลดขนาดโมเดล 4-8 เท่าในขณะที่รักษาความแม่นยำที่ยอมรับได้¹⁹ Quantization 8-bit ลดการใช้หน่วยความจำ 50% โดยสูญเสียความแม่นยำประมาณ 1% Quantization 4-bit บรรลุการลดขนาด 75% ในขณะที่รักษาประสิทธิภาพที่แข่งขันได้สำหรับหลายแอปพลิเคชัน การรองรับ FP4 ของ Blackwell GPUs ช่วยให้ได้รับประโยชน์ด้านประสิทธิภาพ 4 เท่าจาก quantization เพียงอย่างเดียว
Continuous batching จัดกลุ่มคำขอแบบไดนามิกแทนที่จะรอให้ batch คงที่เสร็จสมบูรณ์ Batching แบบดั้งเดิมรอให้ sequence ที่ยาวที่สุดเสร็จก่อนประมวลผลคำขอใหม่ Continuous batching นำ sequences ที่เสร็จสมบูรณ์ออกทันทีและเริ่มคำขอใหม่ในขณะที่คำขออื่นยังคงดำเนินการ²⁰ เทคนิคนี้ปรับปรุง GPU utilization อย่างมากสำหรับ workloads ที่มีความยาว sequence ผันแปร—ซึ่งเป็นรูปแบบที่การใช้งาน production ส่วนใหญ่แสดงออก
Speculative decoding ใช้โมเดล "draft" ขนาดเล็กเพื่อทำนายหลายโทเค็นที่โมเดล "verification" ขนาดใหญ่ตรวจสอบแบบขนาน²¹ เมื่อการทำนายถูกต้อง หลายโทเค็นถูกสร้างต่อ forward pass แทนที่จะเป็นโทเค็นเดียวตามมาตรฐาน เทคนิคนี้ลด latency 2-3 เท่าสำหรับแอปพลิเคชันที่โมเดลขนาดเล็กสามารถทำนาย outputs ของโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างแม่นยำ—มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับโดเมนที่มีข้อจำกัดหรือ structured outputs
การปรับแต่ง KV cache รวมถึง PagedAttention จัดการหน่วยความจำ cache เหมือน virtual memory ลด fragmentation และช่วยให้มี concurrency สูงขึ้น²² เทคนิคการบีบอัด cache ลด memory footprint ต่อไป Prefix caching หลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำเมื่อคำขอมี prefixes ร่วมกัน—มีคุณค่าสำหรับแอปพลิเคชันที่มี prompts หรือ system instructions ที่มีโครงสร้าง
Model distillation สร้างโมเดลขนาดเล็กที่ประมาณพฤติกรรมโมเดลขนาดใหญ่สำหรับโดเมนเฉพาะ โมเดล 7B ที่ถูก distill ให้ตรงกับประสิทธิภาพ GPT-4 ในงานที่กำหนดเป้าหมายทำงานที่เศษเสี้ยวของต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานในขณะที่รักษาคุณภาพที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชัน²³ Distillation ต้องการการลงทุนล่วงหน้าในการ training แต่สร้างการประหยัด inference อย่างต่อเนื่อง
เมื่อรวมกัน เทคนิคเหล่านี้ทวีคูณ องค์กรที่ใช้ quantization (4x), continuous batching (2x) และ speculative decoding (2x) อาจบรรลุการลดต้นทุนที่มีผล 16 เท่าเมื่อเทียบกับการใช้งานแบบ naive—เปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ที่ดูเหมือน marginal ให้เป็นความได้เปรียบที่สำคัญ
กรอบการตัดสินใจ API versus การโฮสต์เอง
การตัดสินใจ build-versus-buy ขึ้นอยู่กับปัจจัยนอกเหนือจากการเปรียบเทียบต้นทุนอย่างง่าย
เลือก API inference เมื่อ: - การใช้งานไม่สม่ำเสมอหรือคาดการณ์ไม่ได้ - ปริมาณต่ำกว่า 8,000 การสนทนาต่อวัน - ความสามารถทางวิศวกรรมมีจำกัด - การ iteration อย่างรวดเร็วในการเลือกโมเดลมีคุณค่า - ข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎระเบียบตรงตามการรับรองของผู้ให้บริการ - ข้อกำหนด latency ตรงกับ SLAs ของผู้ให้บริการ
เลือกการโฮสต์เองเมื่อ: - การใช้งานสม่ำเสมอและปริมาณสูง - GPU utilization สามารถเกิน 50% อย่างยั่งยืน - อธิปไตยข้อมูลป้องกันการใช้ cloud API - โมเดลแบบกำหนดเองต้องการการให้บริการเฉพาะทาง - ข้อกำหนด latency เกินความสามารถของผู้ให้บริการ - การปรับแต่งต้นทุนสมเหตุสมผลกับการลงทุนทางวิศวกรรม
แนวทาง hybrid มักพิสูจน์ว่าเหมาะสมที่สุด องค์กร route baseline
[เนื้อหาถูกตัดสำหรับการแปล]
