Вы решили запустить собственную LLM, чтобы не зависеть от капризов облачных API, защитить данные или просто сэкономить в долгосрочной перспективе. Gemma 3 4B выглядит идеальным кандидатом: достаточно умная, относительно компактная. Но цифра в 300 потенциальных пользователей пугает. Сколько это будет стоить на самом деле?
Проблема в том, что оценка «на глаз» для инференса LLM — верный путь к переплате в 2-3 раза или, что хуже, к коллапсу системы под нагрузкой. Нельзя просто взять «мощную виртуалку» и надеяться на лучшее.
Что ломает бюджет (и сервер) при self-hosted инференсе
Перед тем как открывать калькуляторы провайдеров, нужно понять, что именно потребляет ресурсы. Основных «пожирателей» три:
- Память модели (VRAM): Сама модель должна целиком помещаться в память GPU. Без квантования Gemma 3 4B в формате BF16/Float16 «весит» около 8 ГБ. Это отправная точка.
- Конкурентные запросы: 300 пользователей — не значит 300 одновременных запросов. Реальный concurrency (одновременно обрабатываемых запросов) может быть 10, 30 или 50. Каждый запрос создаёт свой контекст в памяти.
- Пропускная способность (Throughput): Сколько токенов в секунду должна генерировать система в сумме? От этого зависит, будут ли пользователи ждать ответа 2 секунды или 20.
Самая частая ошибка: оценивать стоимость, исходя только из размера модели. Это лишь билет на вход. Реальная цена определяется требованиями к latency (задержке) и throughput (пропускной способности).
1Определяем целевые метрики: от бизнес-требований к техническим
Спросите у продукт-менеджера (или у себя): «Какой ответ считается быстрым?» Ответ «чем быстрее, тем лучше» не считается. Нужны цифры.
| Метрика | Консервативный сценарий (Чат-поддержка) | Агрессивный сценарий (Интерактивный инструмент) |
|---|---|---|
| Средняя длина ответа | ~300 токенов | ~100 токенов |
| Приемлемая задержка (Time to First Token) | < 1.5 секунды | < 0.5 секунды |
| Пиковый concurrency | ~30 (10% от 300 онлайн) | ~50 |
| Требуемый throughput | (30 запр. * 300 ток.) / 10 сек. = 900 ток/сек | (50 запр. * 100 ток.) / 5 сек. = 1000 ток/сек |
Видите? Хотя сценарии разные, требуемая пропускная способность системы оказывается схожей — около 1000 токенов в секунду. Это наш ключевой KPI для выбора железа.
2Выбираем стек: TGI, квантование и волшебная кнопка «экономить»
Запустить модель можно кучей способов, но для продакшена с конкурентными запросами Text Generation Inference (TGI) от Hugging Face — де-факто стандарт. Он написан на Rust, использует эффективное непрерывное пакетирование (continuous batching) и tensor parallelism из коробки.
А теперь главный инструмент экономии: квантование. Переводим веса модели из высокоточного формата (BF16) в низкоточный (INT8, INT4). Это радикально сокращает требования к VRAM и часто ускоряет инференс.
Сравним требования:
- BF16 (без квантования): ~8 ГБ VRAM. Потребует GPU уровня RTX 4090 (24 ГБ) или A10 (24 ГБ) с большим запасом, что неоптимально.
- INT8: ~4 ГБ VRAM. Уже лучше, можно уместить на L4 (24 ГБ) и обслуживать несколько реплик модели.
- INT4/GPTQ: ~2.5-3 ГБ VRAM. Золотая середина. Одна реплика помещается даже на GPU с 4-6 ГБ, но для нашей нагрузки нужно смотреть на производительность.
3Подбираем железо: от облачных инстансов до «железных» серверов
Нам нужно достичь ~1000 токенов/сек с приемлемой задержкой. Один GPU с квантованной Gemma 3 4B (INT4) может выдать, ориентировочно, 150-250 токенов/сек (зависит от GPU и длины контекста). Простая математика: 1000 / 200 = 5 одновременных реплик модели.
Но запускать 5 реплик на 5 отдельных маленьких GPU — неэффективно и дорого из-за фиксированной стоимости инстанса. Лучше взять более мощный GPU с большим объёмом VRAM и запустить на нём несколько реплик модели (multi-instance GPU).
| Вариант инстанса (AWS/GCP/Azure аналог) | Ориентировочная стоимость (в час) | VRAM | Стратегия развёртывания | Оценка throughput | Месячная стоимость* |
|---|---|---|---|---|---|
| 1x NVIDIA L4 (24GB) | ~$0.55 - $0.75 | 24 ГБ | 6-8 реплик INT4 модели | ~1200-1600 ток/сек | $400 - $550 |
| 1x NVIDIA A10 (24GB) | ~$1.00 - $1.30 | 24 ГБ | 6-8 реплик INT4 | ~1400-1800 ток/сек | $720 - $950 |
| 2x NVIDIA T4 (16GB каждый) | ~$0.70 - $0.90 | 2x16 ГБ | 3-4 реплики INT4 на каждом | ~900-1200 ток/сек | $500 - $650 |
*При 24/7 работе (730 часов в месяц). Цены ориентировочные, сильно зависят от провайдера и типа коммитмента (on-demand, spot, резервный инстанс).
Вывод? L4 выглядит самым cost-effective вариантом для нашей задачи. Он дешевле A10, но обладает хорошей производительностью для инференса и позволяет упаковать много реплик.
Не забудьте про «скрытые» компоненты инфраструктуры: CPU (4-8 ядер), RAM (16-32 ГБ для системы и кэша), быстрый SSD (от 100 ГБ для модели, логов, контейнеров), исходящий трафик (может быть дорогим!) и балансировщик нагрузки (например, Nginx). Это добавляет 15-25% к стоимости инстанса.
Собираем итоговый счёт
Давайте посчитаем для консервативного сценария с L4 на одном из «альтернативных» провайдеров вроде Hyperstack или Runpod, где цены часто ниже, чем у гигантов.
- Инстанс с 1x L4 GPU, 8 vCPU, 32 ГБ RAM, 200 ГБ SSD: ~$0.65/час.
- Месяц работы (730 часов): $0.65 * 730 = $474.5.
- + Резервное копирование, сеть, IP-адрес: ~$30-50.
- Итого в месяц: ~$520.
За эти деньги вы получаете систему, способную обслуживать 300 пользователей с комфортной скоростью. Для сравнения: использование облачного API Gemini Flash для аналогичного объёма (предположим, 50 миллионов токенов на вход/выход в месяц) может обойтись от $600 до $1000+, не говоря уже о рисках блокировки API или изменении тарифов, о чём мы писали в статье «Конец эры халявы: Google убил бесплатный Gemini API».
Ошибки, которые опустошат ваш бюджет
- Игнорирование мониторинга: Запустили и забыли. А в это время 80% запросов приходят в 3 часа ночи, и инстанс простаивает. Используйте автоскейлинг или планировщик отключения.
- Развёртывание без кэширования: Если пользователи часто задают похожие вопросы, кэш ответов (например, с Redis) снизит нагрузку на GPU в разы.
- Попытка сэкономить на памяти системы (RAM): TGI и операционная система тоже едят память. Недостаток RAM приведёт к свопу на диск и катастрофическому падению производительности.
- Выбор самого дешёвого, но старого GPU (например, P4): У него может быть много VRAM, но низкая производительность tensor cores и пропускная способность памяти. Throughput будет ничтожным, и вы заплатите за время, а не за результат.
И последний совет: если ваша основная цель — не абсолютный контроль, а GDPR-совместимость и европейские данные, присмотритесь к специализированным предложениям, как у OVHcloud или других локальных провайдеров. Иногда их готовые инференс-стэки могут оказаться выгоднее самостоятельной сборки, особенно если в вашей команде нет dedicated DevOps.
Self-hosted инференс — это уравнение со многими переменными: цена железа, стоимость DevOps-времени, требования к uptime. Но теперь у вас есть карта, чтобы пройти этот путь, не переплачивая на каждом углу.
