Аналіз вартості за токен: оптимізація GPU-інфраструктури для інференсу LLM

Оновлено 8 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Економіка інференсу продовжує покращуватися. H200 зі 141 ГБ HBM3e тепер широко доступний ($30-40 тис. при купівлі, $2.15-6.00/год у хмарі), що дозволяє обслуговувати моделі 70B на одному GPU, які раніше вимагали двох H100. Хмарні ціни на H100 знизилися до $1.49-3.90/год (з $7-8/год). AWS знизила ціни на 44% у червні 2025 року. Архітектура Blackwell GB200/GB300 обіцяє 30-кратне покращення інференсу для LLM, хоча розподіл залишається обмеженим. Досягнення в квантизації (FP4, INT4) продовжують знижувати вартість за токен при збереженні точності.

Кожне слово, згенероване ChatGPT, коштує OpenAI $0.00012, і саме ця цифра визначає, чи виживуть AI-компанії, чи зникнуть на кладовищі нестійких бізнес-моделей.¹ Організації, що розгортають великі мовні моделі, виявляють, що витрати на інференс, а не на навчання, домінують у їхніх інфраструктурних бюджетах, оскільки мільйони користувачів щодня генерують мільярди токенів. Різниця між $0.0001 і $0.001 за токен перетворюється на мільйони щомісячних інфраструктурних витрат, роблячи оптимізацію імперативом виживання, а не просто вправою на ефективність.

Anthropic витрачає $2.7 мільйона щодня на обслуговування Claude для користувачів, при цьому інфраструктурні витрати поглинають 85% доходу, незважаючи на преміальні ціни.² За повідомленнями, інфраструктурні витрати Google на Gemini перевищують $5 мільярдів на рік, що змушує компанію обмежувати безкоштовний рівень використання та переводити користувачів на платні підписки.³ Економіка стає більш жорстокою при масштабуванні: обслуговування одного мільярда токенів на день за ціною $0.001 за токен коштує $365 мільйонів на рік — достатньо для фінансування цілих стартапів.

Гонка озброєнь у сфері обладнання штовхає витрати в суперечливих напрямках. GPU NVIDIA H100 забезпечують втричі кращу продуктивність інференсу порівняно з A100, але коштують у 2.5 рази дорожче, створюючи складні оптимізаційні рішення.⁴ Пропускна здатність пам'яті стає критичним вузьким місцем: моделі потребують 2 байти пропускної здатності пам'яті на параметр на токен, що робить швидкість пам'яті важливішою за обчислювальну потужність.⁵ Організації, які роблять неправильний вибір, замикаються в структурах витрат, що гарантують невдачу незалежно від зростання користувачів.

Економіка токенів визначає життєздатність бізнесу

Розуміння витрат на генерацію токенів вимагає розкладання процесу інференсу на складові частини. Кожна генерація токена включає завантаження ваг моделі з пам'яті, виконання матричних множень, застосування механізмів уваги та генерацію розподілів ймовірностей. Модель із 70 мільярдами параметрів, як-от Llama 2, вимагає 140 ГБ пропускної здатності пам'яті на токен при повній точності, що безпосередньо перетворюється на час і споживання енергії.⁶

Розмір пакета драматично впливає на вартість за токен через амортизацію фіксованих накладних витрат. Обслуговування окремих запитів витрачає 90% потужності GPU на передачу пам'яті. Пакетування 32 запитів разом знижує вартість за токен на 85%, збільшуючи затримку лише на 20%.⁷ Компроміс між економічною ефективністю та користувацьким досвідом стає критичним бізнес-рішенням, що формує дизайн інфраструктури.

Довжина контексту множить витрати експоненціально. Контекст із 2000 токенів вимагає підтримки матриць уваги, що масштабуються квадратично з довжиною послідовності. Контекстне вікно GPT-4 у 128 000 токенів коштує в 64 рази дорожче для обробки, ніж контекст у 8000 токенів, що пояснює, чому OpenAI стягує преміальні ціни за розширені контексти.⁸ Моделі з мільйонами токенів контексту стають економічно нежиттєздатними без архітектурних інновацій.

Розмір моделі створює ступінчасті функції в структурах витрат. Модель із 7 мільярдами параметрів поміщається в пам'яті одного GPU, забезпечуючи просте розгортання. Модель із 70 мільярдами параметрів вимагає паралелізму моделі на кількох GPU, додаючи накладні витрати на синхронізацію. Модель із 175 мільярдами параметрів потребує спеціалізованої інфраструктури з високошвидкісними з'єднаннями. Кожен стрибок у розмірі моделі збільшує вартість за токен у 2-3 рази понад збільшення кількості параметрів.⁹

Вимоги до точності пропонують найбільшу можливість оптимізації. Повна точність FP32 забезпечує максимальну точність, але вчетверо збільшує вимоги до пропускної здатності пам'яті порівняно з квантизацією INT8. Сучасні методи квантизації досягають 99.5% точності повної точності при зниженні витрат на 75%.¹⁰ Гонка за розробкою кращих методів квантизації безпосередньо впливає на економіку розгортання AI.

Архітектура обладнання формує основи витрат

Вибір GPU визначає базову структуру витрат ще до будь-якої оптимізації. NVIDIA H100 SXM забезпечує 3.35 ТБ/с пропускної здатності пам'яті, обслуговуючи моделі 70B зі швидкістю 100 токенів на секунду.¹¹ A100 досягає лише 2 ТБ/с, обмежуючи пропускну здатність до 60 токенів на секунду для тієї ж моделі. 67% різниця в продуктивності перетворюється на пропорційно нижчу вартість за токен, незважаючи на вищу ціну придбання H100.

Обмеження ємності пам'яті змушують приймати дорогі архітектурні рішення. Завантаження моделі 70B з точністю FP16 вимагає 140 ГБ пам'яті до врахування KV-кешу, активацій і накладних витрат. H100 з 80 ГБ змушує використовувати паралелізм моделі на двох GPU, подвоюючи витрати та додаючи накладні витрати на комунікацію. Майбутній H200 зі 141 ГБ пам'яті дозволяє обслуговування на одному GPU, знижуючи вартість за токен на 45%.¹²

MI300X від AMD з'являється як економічно ефективна альтернатива з 192 ГБ пам'яті HBM3 і 5.3 ТБ/с пропускної здатності за 60% ціни H100.¹³ Додаткова ємність пам'яті дозволяє обслуговувати більші моделі без штрафів за паралелізм. Ранні користувачі повідомляють про 30% нижчу вартість за токен порівняно з розгортаннями H100, хоча незрілість програмної екосистеми створює операційні проблеми. Компроміс між економією на обладнанні та складністю програмного забезпечення вимагає ретельної оцінки.

Прискорювач Intel Gaudi 3 спеціально націлений на робочі навантаження інференсу з архітектурними оптимізаціями для моделей трансформерів. Чіп забезпечує 128 ГБ пам'яті HBM2e з 3.7 ТБ/с пропускної здатності, споживаючи лише 600 Вт порівняно з 700 Вт H100.¹⁴ Intel заявляє про 40% нижчу загальну вартість володіння для робочих навантажень інференсу, хоча обмежена доступність і підтримка програмного забезпечення стримують впровадження.

Інференс на базі CPU дивує багатьох конкурентоспроможною економікою для специфічних сценаріїв. Інстанси AWS Graviton4 з 192 vCPU можуть обслуговувати менші моделі за $0.0008 за тисячу токенів, що конкурентоспроможно з ціноутворенням GPU для додатків з низькою пропускною здатністю.¹⁵ Цей підхід працює для додатків з нерегулярним трафіком, де утилізація GPU залишалася б низькою. Змішані архітектури CPU-GPU оптимізують витрати, маршрутизуючи запити на основі розміру моделі та терміновості.

Програмні оптимізації забезпечують драматичні покращення

Методи квантизації знижують витрати більше, ніж будь-яке оновлення обладнання. Квантизація GPTQ стискає моделі до 4-бітної точності з мінімальною втратою точності, знижуючи вимоги до пропускної здатності пам'яті на 87.5%.¹⁶ AWQ (Activation-aware Weight Quantization) зберігає важливі ваги з вищою точністю, агресивно квантизуючи інші, досягаючи середньої 3-бітної точності з менш ніж 1% погіршенням точності.¹⁷ Організації, що впроваджують квантизацію, повідомляють про 4-6-кратне зниження витрат при прийнятних компромісах якості.

Оптимізація KV-кешу запобігає вибуху пам'яті в багатоходових розмовах. PagedAttention віртуалізує кеш-пам'ять подібно до сторінок операційної системи, знижуючи витрати пам'яті на 55%.¹⁸ Multi-Query Attention спільно використовує проекції ключів і значень між головами уваги, скорочуючи вимоги до кешу в 8 разів.¹⁹ Ці оптимізації дозволяють обслуговувати в 10 разів більше одночасних користувачів на тому ж обладнанні, драматично покращуючи економіку за токен.

Спекулятивне декодування прискорює інференс у 2-3 рази без додаткового обладнання. Малі чернеткові моделі генерують кандидатів токенів, які великі моделі перевіряють паралельно, амортизуючи витрати на обчислення.²⁰ Архітектури Medusa додають кілька голів декодування для одночасного передбачення кількох токенів, досягаючи 2.8-кратного прискорення для жадібного декодування.²¹ Ці методи особливо добре працюють для структурованих виводів, таких як генерація коду, де шаблони передбачувані.

Динамічне пакетування максимізує утилізацію обладнання, об'єднуючи запити різної довжини. Безперервне пакетування додає нові запити до існуючих пакетів у міру завершення токенів, підтримуючи 90%+ утилізацію GPU порівняно з 40% при статичному пакетуванні.²² Ця техніка вимагає складного планування, але знижує вартість за токен на 50% у виробничих розгортаннях.

Маршрутизація моделей інтелектуально направляє запити до відповідних ресурсів. Прості запити направляються до менших моделей або квантизованих версій, тоді як складні запити отримують повну увагу моделі. Архітектури mixture-of-experts активують лише відповідні параметри, знижуючи обчислення на 85% при збереженні якості.²³ Розумні стратегії маршрутизації можуть знизити середню вартість за токен на 60% порівняно з обслуговуванням усіх запитів найбільшою моделлю.

Архітектура розгортання впливає на загальні витрати

Централізоване розгортання концентрує ресурси у масивних кластерах, досягаючи економії масштабу через спільну інфраструктуру. Кластер з 1000 GPU, що обслуговує кілька моделей, досягає 85% утилізації завдяки статистичному мультиплексуванню.²⁴ Витрати на охолодження, електроенергію та мережу амортизуються на більший обсяг обчислень, знижуючи вартість за токен на 25% порівняно з розподіленими розгортаннями. Однак мережева затримка та плата за вихідний трафік компенсують економію для географічно розподілених користувачів.

Граничне розгортання наближає інференс до користувачів, але фрагментує ресурси. Розгортання 100 менших кластерів поблизу користувачів знижує мережеві витрати та затримку, але зменшує утилізацію до 40-50%.²⁵ Кожна локація вимагає резервної інфраструктури, моніторингу та обслуговування. Граничні розгортання зазвичай коштують у 2-3 рази дорожче за токен, але забезпечують кращий користувацький досвід і переваги суверенітету даних.

Гібридні архітектури балансують вартість і продуктивність, стратегічно розгортаючи різні рівні моделей. Малі моделі працюють на граничних локаціях для відповідей з низькою затримкою, тоді як складні запити маршрутизуються до централізованих кластерів з великими моделями. Introl допомагає організаціям проектувати гібридні розгортання через наші 257 глобальних локацій, оптимізуючи компроміс між вартістю та користувацьким досвідом.

Платформи безсерверного інференсу, такі як AWS Bedrock і Google Vertex AI, абстрагують складність інфраструктури, але стягують преміальні ціни. AWS Bedrock коштує $0.008 за тисячу токенів для Llama 2 70B, у 10 разів дорожче, ніж власна інфраструктура.²⁶ Премія оплачує нульові операційні накладні витрати та миттєве масштабування, що має сенс для непередбачуваних навантажень. Організації зі стабільним трафіком заощаджують 70-80%, керуючи власною інфраструктурою.

Мультихмарні стратегії експлуатують варіації цін і доступність spot-інстансів між провайдерами. Spot-інстанси Azure A100 коштують на 60% менше, ніж ціни на вимогу, з 95% доступністю.²⁷ Знижки на зобов'язане використання Google Cloud знижують витрати на 57% для трирічних зобов'язань.²⁸ Складні платформи оркестрації маршрутизують запити до найдешевшої доступної інфраструктури, зберігаючи рівні обслуговування.

Реальні розгортання розкривають патерни оптимізації

Сервіс транскрипції подкастів Spotify демонструє агресивну оптимізацію в продакшені. Компанія обслуговує Whisper Large V3 для 5000 годин щоденного аудіо, генеруючи 50 мільйонів токенів. Початкові розгортання на GPU A100 коштували $18 000 на день. Впровадження квантизації INT8, безперервного пакетування та Flash Attention знизило витрати до $4 500 на день при збереженні 99.2% точності.²⁹

Асистент для продавців Shopify демонструє економіку розмовного AI. Система обробляє 10 мільйонів щоденних розмов у середньому по 20 ходів кожна, генеруючи 2 мільярди токенів на день. Працюючи на інфраструктурі H100 зі складним кешуванням і маршрутизацією, сервіс коштує $450 000 на місяць. Без оптимізацій те саме навантаження коштувало б $2.1 мільйона, демонструючи вплив систематичної оптимізації.³⁰

Фінансові установи оптимізують по-іншому через регуляторні обмеження. Дослідницький асистент JPMorgan обслуговує 50 000 аналітиків із суворими вимогами до затримки та без обміну даними між клієнтами. Банк розгортає виділені екземпляри моделей для кожної групи клієнтів, жертвуючи ефективністю пакетування заради