So funktioniert dieser Rechner
Der Self-Host vs. API-Kostenrechner berechnet zwei monatliche Zahlen nebeneinander: was Sie einem Anbieter bei einem API-Tarif pro Token zahlen würden und was es kosten würde, eine GPU zu mieten und selbst ein offenes Modell zu betreiben. Die API-Seite ist einfach – Ihre Token pro Monat multipliziert mit dem API-Preis pro 1 Mio. Token. Die Self-Host-Seite wird von gesteuert STUNDENSATZ , die des Modells Durchsatz in Token pro Sekunde, und Ihr realistische Nutzung, die zusammen einen effektiven Preis pro Token festlegen. Das Tool ermittelt dann das monatliche Volumen, bei dem Selbsthosting günstiger ist als die Zahlung pro Token.
Die Zahl, die man am genauesten beobachten sollte, ist Verwendung. Eine gemietete GPU rechnet jede Stunde ab, unabhängig davon, ob sie ausgelastet ist oder nicht. Eine Karte, die mit 20 % ihrer Kapazität läuft, kostet also effektiv fünfmal mehr pro Token als eine Karte, die ausgelastet bleibt. Selbst-Hosting gewinnt in der Regel nur bei hohe, gleichmäßige Lautstärke; Unterhalb der Gewinnschwelle sind die API-Preise in der Regel günstiger und unterliegen keiner festen Verpflichtung. Stellen Sie vor dem Wechsel sicher, dass Ihr tatsächlicher Datenverkehr die Hardware wirklich auslasten kann – an optimistische Durchsatz- oder Auslastungsschätzung kann dafür sorgen, dass Selbsthosting weitaus besser aussieht, als es in der Praxis funktioniert.
Häufig gestellte Fragen
Wann ist das Selbsthosten eines LLM günstiger als eine API?
Nur bei hoher, gleichmäßiger Lautstärke. Für eine gemietete GPU fallen rund um die Uhr feste Kosten an, sodass sie sich auszahlt, sobald Ihr Token-Durchsatz sie ausfüllt. Unterhalb des Break-Even-Volumens ist die Pro-Token-API günstiger, da Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen. darüber schlägt eine gut ausgelastete GPU den gemessenen Preis.
Welche versteckten Kosten entstehen durch Selbsthosting?
Die Auslastung ist der entscheidende Faktor – eine GPU, die rund um die Uhr abgerechnet wird, aber 30 % der Zeit genutzt wird, verdreifacht Ihre effektiven Kosten pro Token. Hinzu kommen Entwicklungszeit, automatische Skalierung für Spitzen, Modellqualitätslücken im Vergleich zu Frontier-APIs und Zuverlässigkeit. Berücksichtigen Sie diese, bevor Sie zum Aufklebersparen wechseln.