Ile kosztuje hosting serwera AI miesiecznie
Obciazenia AI wymagaja wyspecjalizowanej infrastruktury. Niezaleznie od tego, czy serwujesz dopasowany LLM przez API, uruchamiasz ciagle zadania treningowe, czy wdrazasz potok wizji komputerowej w czasie rzeczywistym, bazowy sprzet bezposrednio okresla Twoj miesieczny rachunek.
Zakresy cen wedlug poziomu
Poziom budzet (mala inferencja, CPU lub pojedyncza GPU): Do lekkiej inferencji, np. malych modeli jezykowych ponizej 7B parametrow, instancje chmurowe tylko CPU z duza iloscia RAM (64-128 GB) kosztuja od EUR 50 do EUR 200 miesiecznie.
Poziom sredni (sredni trening i inferencja, GPU klasy A100): Uruchamianie zadan fine-tuningu na modelach w zakresie od 7B do 70B parametrow wymaga instancji GPU A100 lub H100. Kosztuja one zazwyczaj od EUR 600 do EUR 3.000 miesiecznie.
Poziom enterprise (trening na duzq skale, klastry GPU multi-node): Trening modeli fundamentalnych wymaga klasstrow H100 lub MI300X multi-node. Koszty miesiczne zaczynaja sie od EUR 10.000.
Co wplywa na koszt
Obliczenia GPU sa dominujacym czynnikiem kosztowym. Zarezerwowane serwery GPU bare-metal sa zazwyczaj o 40-60% tansze za godzine niz instancje GPU cloud na zadanie.
Tabela porownania cen
| Przypadek uzycia | Koszt miesiczny (ok.) |
|---|---|
| Inferencja CPU, male modele | EUR 50-200 |
| Pojedyncza GPU A10/T4, inferencja | EUR 150-400 |
| A100 40 GB pojedyncza, trening/inferencja | EUR 600-1.500 |
| 4x A100/H100, fine-tuning | EUR 3.000-8.000 |
| Klaster H100 multi-node, trening | EUR 10.000-50.000+ |
Ceny DCXV
DCXV oferuje dedykowana infrastrukture GPU i instancje GPU w chmurze zoptymalizowane pod obciazenia AI. Centra danych w Pradze (CZ), Wilnie (LT) i Covilha (PT) dzialaja pod numerem AS204057 z dostepnoscia Tier III na poziomie 99,982%.
Skontaktuj sie z sales@dcxv.com lub poznaj infrastrukture chmury AI na https://dcxv.com/data-center#dedi.
Ukryte koszty, na ktore warto uwazac
Rachunki za hosting AI czesto zawieraja niespodzianki. Koszty przechowywania modeli dla duzych punktow kontrolnych sa naliczane osobno. Koszty sieci dla treningu rozproszonego moga przekroczyc koszty obliczen GPU.
