Quanto custa o hosting de servidor de IA por mês

Quanto custa o hosting de servidor de IA por mês

Quanto custa o hosting de servidor de IA por mês

As cargas de trabalho de IA exigem infraestrutura especializada. Quer você sirva um LLM ajustado via API, execute trabalhos de treinamento continuos ou implante um pipeline de visao computacional em tempo real, o hardware subjacente determina diretamente sua fatura mensal.

Faixas de preço por nível

Nível economico (inferência pequena, CPU ou GPU único): Para inferência leve, como modelos de linguagem pequenos com menos de 7B parâmetros, instâncias cloud apenas CPU com muita RAM (64-128 GB) custam entre EUR 50 e EUR 200 por mês.

Nível médio (treinamento e inferência médios, GPU classe A100): Executar trabalhos de fine-tuning em modelos na faixa de 7B a 70B parâmetros requer instâncias GPU A100 ou H100. Estas tipicamente custam entre EUR 600 e EUR 3.000 por mês.

Nível enterprise (treinamento em grande escala, clusters GPU multi-no): O treinamento de modelos de fundação requer clusters H100 ou MI300X multi-no. Os custos mensais comecem em EUR 10.000.

O que determina o custo

O computo GPU e o fator de custo dominante. Os servidores GPU bare-metal reservados sao tipicamente 40-60% mais baratos por hora do que instâncias GPU cloud sob demanda para cargas de trabalho sustentadas.

Tabela de comparação de preços

Caso de uso Custo mensal (aprox.)
Inferência CPU, modelos pequenos EUR 50-200
GPU A10/T4 único, inferência EUR 150-400
A100 40 GB único, treinamento/inferência EUR 600-1.500
4x A100/H100, fine-tuning EUR 3.000-8.000
Cluster H100 multi-no, treinamento EUR 10.000-50.000+

Preços DCXV

A DCXV oferece infraestrutura GPU dedicada e instâncias GPU em nuvem otimizadas para cargas de trabalho de IA. Os data centers na Chéquia e em Portugal operam sob AS204057 com uptime Tier III de 99,982%.

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Custos ocultos a observar

As faturas de hosting de IA frequentemente incluem surpresas. Os custos de armazenamento de modelos para grandes checkpoints sao cobrados separadamente. Os custos de rede para treinamento distribuido podem superar os custos de computo GPU.

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