Nutzung und Cloud-Preise
Gerätefähigkeit und Fallback
—
monatliche Einsparungen im Vergleich zu einem reinen Cloud-Hybrid-On-Device-Ansatz—Ersparnis %
—Pure-Cloud-Basislinie / Monat
—Hybrid gesamt / Mo
Kostenaufschlüsselung
| Werbebuchung | Schlussfolgerungen / Mo | Kosten/Mo |
|---|
| Reine Cloud-Basislinie (100 % Cloud, kein On-Device) | — | — |
| — Nur-Cloud-Benutzer (nicht auf dem Gerät fähig) | — | — |
| – Cloud-Fallback von geräteinternen Benutzern | — | — |
| = Hybrid-Cloud-Rechnung | — | — |
| + Amortisierte Einrichtungskosten auf dem Gerät | — | — |
| = Hybride monatliche Gesamtkosten | — | — |
Break-even der einmaligen Einrichtungskosten
—
Wie dies mit anderen Tools verbunden ist
Zwei bereits auf dieser Website verfügbare Rechner berechnen eine verwandte, aber strukturell unterschiedliche Entscheidung. Der Self-Host vs. API-Kostenrechner und die Selbstgehosteter LLM vs. API-Rechner beide Modelle serverseitig Selbsthosting – Mieten Sie Ihre eigene GPU oder Cloud-Instanz und führen Sie dort selbst Inferenz aus, im Vergleich zur Zahlung eines Anbieters pro Token oder pro Anruf. Die Kostenstruktur in beiden Fällen ist immer noch ein Server irgendwo mit einer echten Hosting-Rechnung, nur einen, den Sie kontrollieren, und nicht die eines Anbieters. Dieser Rechner modelliert stattdessen Client-seitig Inferenz auf dem Gerät, die direkt auf der Telefonhardware des Endbenutzers ausgeführt wird – kein Server zum Mieten, praktisch keine Grenzkosten pro Inferenz, sobald das Modell ausgeliefert wird, und ein völlig anderer Engpass: nicht GPU-Stunden, sondern welcher Anteil Ihrer Benutzer über ausreichend leistungsfähige Geräte verfügen und wie oft selbst diese Geräte noch auf die Cloud zurückgreifen müssen. Wenn Sie sich zwischen der Miete einer GPU-Box und der Bezahlung einer Cloud-API entscheiden, nutzen Sie die selbst gehosteten Rechner; Wenn Sie entscheiden, ob Sie ein quantisiertes Modell in Ihre mobile App selbst integrieren möchten, ist dieses das Modell, das dieser Kostenform entspricht.
Die Zahlen lesen
Bei den Standardwerten – 100.000 aktive Benutzer pro Monat, 50 Rückschlüsse pro Benutzer und Tag, 0,001 USD pro Cloud-Rückschluss, ein einmaliger Build auf dem Gerät für 40.000 USD, 60 % der Benutzer auf fähigen Geräten, eine Cloud-Fallback-Rate von 5 % für diese fähigen Benutzer, amortisiert über 12 Monate – kostet die reine Cloud-Basislinie 150.000 USD/Monat. Durch die Umstellung auf Hybrid sinkt die verbleibende Cloud-Rechnung auf 64.500 US-Dollar/Monat (60.000.000 Inferenzen von Nur-Cloud-Benutzern plus 4.500.000 Fallback-Inferenzen von fähigen Benutzern), es kommen etwa 3.333 US-Dollar/Monat an amortisierten Einrichtungskosten hinzu und es ergibt sich eine Hybrid-Gesamtsumme von fast 67.833 US-Dollar/Monat – eine Ersparnis von etwa 82.167 US-Dollar/Monat oder ungefähr 55 % Rabatt auf die reine Cloud-Basislinie. Die Einrichtungskosten von 40.000 US-Dollar selbst sind bei diesem Volumen in weniger als einem halben Monat ausgeglichen, da die monatlichen Cloud-Ausgaben (etwa 85.500 US-Dollar/Monat) die einmaligen Baukosten fast sofort in den Schatten stellen. Bei einem kleineren Maßstab ändert sich diese Rechnung schnell: Führen Sie die gleichen Eingaben bei 5.000 Benutzern statt bei 100.000 aus, und die Gewinnschwelle verlängert sich auf etwa das Zwanzigfache – etwa 9,4 Monate statt weniger als einem halben Monat –, weil einfach nicht genügend abgeleitete Schlussfolgerungen pro Monat vorhanden sind, um die Baukosten schnell wieder hereinzuholen. Schließen Sie den echten MAU Ihrer App an, nicht einen angestrebten, bevor Sie das Entwicklungsbudget für einen Build auf dem Gerät bereitstellen.
So funktioniert dieser Rechner
Der Edge-/On-Device-KI-Inferenz vs. Cloud-API-Rechner Berechnet zunächst eine reine Cloud-Basislinie: Schlussfolgerungen pro Benutzer und Tag × monatlich aktive Benutzer × 30, bepreist zu Ihrem Cloud-pro-Inferenz-Tarif – das ist, was Sie bezahlen würden, wenn Sie überhaupt kein On-Device-Modell hätten. Anschließend wird Ihre Benutzerbasis aufgeteilt Prozentsatz, der auf dem Gerät möglich ist in fähige Benutzer und reine Cloud-Benutzer. Nur-Cloud-Benutzer erstellen für jede ihrer Schlussfolgerungen eine vollständige Cloud-Rechnung, da auf ihren Geräten das lokale Modell überhaupt nicht ausgeführt werden kann. Auf dem Gerät fähige Benutzer führen die Inferenz meist lokal praktisch zu Null-Grenzkosten aus. außer für ein Cloud-Fallback-Prozentsatz ihrer Abfragen – zu komplex, schwacher Akku, ein Kaltstart, bevor das lokale Modell den Download abgeschlossen hat, oder ein lokales Ergebnis mit geringer Zuverlässigkeit – was immer noch über die Cloud-API abgerechnet wird.
Dieser Rechner tut dies bewusst nicht Geben Sie einen Dollarwert für die Rechenleistung auf dem Gerät, den Batterieverbrauch oder den Speicherbedarf selbst an – die Grenzkosten einer lokalen Inferenz werden nach der Auslieferung des Modells als Null behandelt. Das ist eine realistische Vereinfachung für kleine, gut quantisierte Modelle, die auf modernen Flaggschiff-Chips laufen, bei denen die zusätzlichen Batterie- und Rechenkosten pro Inferenz neben einer Cloud-API-Rechnung vernachlässigbar sind. Es unterschätzt die tatsächlichen Kosten für sehr große On-Device-Modelle oder ältere/Low-End-Geräte, bei denen thermische Drosselung, Batterieverbrauch und Speicherdruck reale (wenn auch schwer in Dollar zu beziffernde) Kosten sind, die es wert sind, separat abgewägt zu werden. Die verbleibenden Schlussfolgerungen „Nur Cloud“ und „Cloud-Fallback“ werden zu einem zusammengefasst Hybrid-Cloud-Rechnung, dann die einmalige Einrichtungskosten auf dem Gerät (Engineering, Quantisierung, Versand) wird durch das von Ihnen gewählte Amortisationsfenster geteilt und oben addiert, um das zu erhalten Hybride monatliche Gesamtkosten. Wenn man dies mit der reinen Cloud-Basislinie vergleicht, erhält man die monatlichen Einsparungen und den Einsparungsprozentsatz, während man die Einrichtungskosten durch dividiert monatlich Die von ihm umgelenkten Cloud-Ausgaben (reine Cloud minus Hybrid-Cloud-Rechnung, ohne Berücksichtigung der Amortisation) ergeben das Standalone-Modell Break-Even in Monaten – wie schnell sich der einmalige Build allein durch Cloud-Einsparungen amortisiert.
Häufig gestellte Fragen
Warum fallen für die Inferenz auf dem Gerät einmalige Kosten an und nicht die Kosten pro Inferenz wie bei Cloud-APIs?
Denn der kostspielige Teil der geräteinternen Inferenz besteht darin, sie zu erstellen und nicht auszuführen. Ein Modell auf eine Größe zu quantifizieren, die auf ein Telefon passt, es in Core ML oder ein TensorFlow Lite/NNAPI-Format zu konvertieren, es über Gerätestufen hinweg zu testen und es innerhalb der App-Binärdatei oder als herunterladbares Asset zu versenden, ist ein festes Engineering-Projekt mit einem festen Preis, der einmal bezahlt wird, unabhängig davon, ob ein Benutzer oder zehn Millionen Benutzer es letztendlich ausführen. Eine Cloud-API rechnet stattdessen pro Anfrage ab, da die GPU-Zeit des Anbieters bei jedem einzelnen Aufruf echte Grenzkosten darstellt. Sobald das On-Device-Modell quantifiziert und ausgeliefert ist, kostet die Ausführung einer weiteren Inferenz auf dem eigenen Telefon eines Benutzers den App-Besitzer im Wesentlichen nichts außer einem Bruchteil der Batterie und der Rechenleistung des Benutzers – kein Server, keine Rechnung pro Anruf – was genau das ist, was die einmaligen Einrichtungskosten zu etwas macht, das es wert ist, sich über Monate hinweg zu amortisieren, anstatt Ausgaben pro Anruf zu tätigen.
Was passiert, wenn mein Anteil an On-Device-Fähigkeiten niedrig ist – lohnt sich On-Device überhaupt nicht mehr?
Ja, und dieser Rechner zeigt genau an, wo sich diese Linie befindet. Wenn der Prozentsatz der auf dem Gerät fähigen Geräte sinkt, fällt ein größerer Teil Ihrer Benutzerbasis wieder in den reinen Cloud-Bereich zurück, sodass die verbleibende monatliche Cloud-Rechnung wieder in Richtung der Basislinie für die reine Cloud steigt, während Sie weiterhin für die Amortisation der darüber hinausgehenden Einrichtungskosten zahlen – bei einem ausreichend niedrigen Prozentsatz kann der Hybrid-Ansatz mehr kosten, als es die reine Cloud jemals getan hätte, und nicht weniger. Der andere Hebel, der genauso wichtig ist, ist das gesamte Inferenzvolumen: Die gleichen Einrichtungskosten, die sich bei 100.000 monatlich aktiven Benutzern in weniger als einem Monat amortisieren, können viele Monate dauern oder bei einigen tausend Benutzern innerhalb der Lebensdauer eines Produkts praktisch nie die Gewinnschwelle erreichen, weil einfach nicht genügend Inferenzen von der Cloud-Rechnung abgezogen werden, um die Erstellungskosten wieder hereinzuholen. Bevor Sie das Entwicklungsbudget für einen On-Device-Build festlegen, lohnt es sich, Ihre tatsächliche MAU und Ihre beste tatsächliche Schätzung der Gerätefähigkeit einzubeziehen, anstatt davon auszugehen, dass sich die Wirtschaftlichkeit linear verringert.
Warum gibt es auch für Benutzer, die auf dem Gerät arbeiten, immer noch eine Cloud-Rechnung?
Denn die Funktionalität auf dem Gerät entscheidet in der Praxis nie über alles oder nichts. Selbst auf einem Telefon, auf dem das lokale Modell vollständig ausgeführt werden kann, muss ein Teil der Abfragen immer noch in die Cloud gehen: eine Abfrage, die zu komplex ist oder zu weit außerhalb des Bereichs des lokalen Modells liegt, als dass eine komprimierte Version auf dem Gerät gut verarbeitet werden könnte, eine Situation mit schwachem Akku oder thermischer Drosselung, in der das Betriebssystem die Rechenleistung auf dem Gerät einschränkt, ein Kaltstartfenster, bevor der Download des lokalen Modell-Assets nach der Installation oder Aktualisierung abgeschlossen ist, oder einfach eine lokale Schlussfolgerung, die wenig zuverlässig zurückkommt und ein Cloud-Modell benötigt Überprüfen Sie es noch einmal. Dieser Rechner modelliert dies als einen Cloud-Fallback-Prozentsatz, der nur auf Abfragen von Benutzern mit On-Device-Funktion angewendet wird, zusätzlich zu der vollständigen Cloud-Rechnung, die noch von den Benutzern geschuldet wird, deren Geräte überhaupt keine On-Device-Inferenz ausführen können – sodass die verbleibende Cloud-Position in der Hybrid-Gesamtsumme nie Null ist, selbst bei sehr hohen Geräte-Fähigkeitsraten.
Wie unterscheidet sich das von dem selbst gehosteten LLM vs. API-Rechner, der bereits auf dieser Website verfügbar ist?
Sowohl der Self-Host vs. API-Rechner als auch der Self-Hosted LLM vs. API-Rechner, die bereits auf dieser Website verfügbar sind, modellieren serverseitiges Selbsthosting: Mieten Sie Ihre eigene GPU-Instanz oder Cloud-Box und führen Sie dort selbst Inferenz aus, verglichen mit der Zahlung eines Cloud-Anbieters pro Token oder pro Aufruf – die Kostenform ist in beiden Fällen immer noch ein Server irgendwo mit einer Hosting-Rechnung, nur Ihre und nicht die eines Anbieters. Dieser Rechner modelliert etwas strukturell anderes: clientseitige Inferenz auf dem Gerät, die direkt auf der eigenen Telefonhardware des Endbenutzers ausgeführt wird, wo kein Server zum Mieten vorhanden ist und die Grenzkosten pro Inferenz praktisch Null sind, sobald das Modell ausgeliefert wird. Was hier die Hosting-Rechnung ersetzt, sind einmalige Engineering-Kosten für den Aufbau und die Quantifizierung des Modells, die sich über Monate amortisieren, sowie eine Obergrenze dafür, wie viel Cloud-Ausgaben Sie tatsächlich abwenden können – festgelegt durch den Anteil Ihrer Benutzer, der über ausreichend leistungsfähige Geräte verfügt und wie oft selbst diese Geräte noch auf die Cloud zurückgreifen müssen.