Cómo funciona esta calculadora
El Calculadora de costos de autohospedaje frente a API calcula dos cifras mensuales en paralelo: lo que le pagaría a un proveedor a una tarifa API por token y lo que le costaría alquilar una GPU y ejecutar un modelo abierto usted mismo. El lado de la API es simple: su fichas por mes multiplicado por el Precio API por 1 millón de tokens. El lado del autoanfitrión está impulsado por el Tarifa por hora de GPU, el modelo rendimiento en tokens por segundoy tu utilización realista, que en conjunto establecen un costo efectivo por token. Luego, la herramienta encuentra el volumen mensual en el que el autohospedaje resulta más barato que pagar por token.
El número a seguir más de cerca es utilización. Una GPU alquilada factura cada hora, ya sea que esté ocupada o inactiva, por lo que una tarjeta que funciona al 20% de su capacidad cuesta efectivamente cinco veces más por token que una que se mantiene saturada. El autohospedaje tiende a ganar sólo en volumen alto y constante; por debajo del punto de equilibrio, el precio de API suele ser más barato y no conlleva un compromiso fijo. Antes de cambiar, confirme que su tráfico real puede mantener el hardware realmente ocupado: una estimación optimista de rendimiento o utilización puede hacer que el autohospedaje parezca mucho mejor de lo que funciona en la práctica.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo es más barato alojar un LLM por cuenta propia que una API?
Sólo a un volumen alto y constante. Una GPU alquilada tiene un costo fijo las 24 horas del día, los 7 días de la semana, por lo que vale la pena una vez que el rendimiento de su token lo llena. Por debajo del volumen de equilibrio, la API por token es más barata porque paga solo por lo que usa; por encima, una GPU bien utilizada supera el precio medido.
¿Qué costos ocultos agrega el autohospedaje?
La utilización es la más importante: una GPU facturada las 24 horas del día pero utilizada el 30% del tiempo triplica su costo efectivo por token. Además de eso, viene el tiempo de ingeniería, el ajuste de escala automático para picos, las brechas de calidad del modelo frente a las API de vanguardia y la confiabilidad. Factorízalos antes de cambiar para ahorrar pegatinas.