The stack under your AI product — models, serving, and what it costs
El hardware fijo más la memoria unificada pueden superar el precio por token en la nube cuando el volumen de tokens es lo suficientemente estable para amortizar la máquina.
Selecciona modelos de base por escala de preentrenamiento, modalidad y comportamiento de inferencia, y asígnalos a serving por API, autoalojado o híbrido.
Un modelo frontera se convierte en producto solo cuando el post-entrenamiento, la cuantización, la latencia y el precio por millón de tokens encajan en un presupuesto de servicio.
Define un presupuesto mensual de inferencia para un agente de IA a partir de turnos, llamadas a herramientas, crecimiento del contexto, enrutamiento de modelos, reintentos y una reserva de variación.
Realice una prueba de horas de GPU y volumen de tokens para determinar si la inferencia en la nube privada de IA de VMware supera la tarifa por token pública para productos empresariales.
Enruta la mayoría de los tokens de producción hacia modelos de pesos abiertos y reserva las APIs cerradas para excepciones puntuales que superen las puertas de calidad, coste y latencia.
La topología de servicio es una decisión de ubicación de datos: compara egress, latencia p95, residencia, tenencia y coste de migración antes de elegir.
Define el piso de calidad, el SLA de latencia p95 y el techo de $/token, y luego barre tamaño de modelo, cuantización, batching y paralelismo para encontrar el punto más barato que cumpla.
Trata VCF como plataforma privada de inferencia solo cuando la latencia de vLLM medida, la programación de GPU y la economía de tokens superen a una API de modelos gestionada.
Elige la GPU más barata que mantenga la latencia, el margen de memoria y el costo por token dentro de tu perfil real de longitud de tokens y aciertos de caché.
Una planilla de seis líneas convierte la economía de los aceleradores en un piso de precio por token defendible antes de fijar el precio de la inferencia.
Un servidor local puede ser más rentable que los tokens de API cuando el disco, la decodificación, el prefill, la compatibilidad y el costo cumplen el umbral.
Trata el TTFT como un costo de prefill: define un presupuesto de tokens de prompt y luego elige agrupación por lotes, cuantización y enrutamiento que compren la latencia del primer token sin arruinar el throughput ni el gasto.
Usa un modelo de lenguaje pequeño cuando la tarea está acotada, las evaluaciones pasan y el despliegue encaja en tu presupuesto de latencia y privacidad; de lo contrario, compra un modelo frontera.
Precia la redundancia, la capacidad en espera y la latencia de conmutación frente a los ingresos o créditos SLA perdidos cuando la inferencia se cae.
Elegir un LLM de producción es un equilibrio: compara ajuste a la tarea, puntuación de evaluación, latencia p95, coste por token, riesgo de licencia y éxito del respaldo antes de comprometerte.
Trata cada dependencia de servicio de IA como una superficie de fallo con costo: mápala, define un SLO, establece un respaldo, limita el costo de inactividad y haz un ejercicio de fallo.
Convierte la capacidad del modelo en un servicio con costo acotado mediante batching, reutilización de caché, enrutamiento, autoscaling, límites de tasa y observabilidad de SLO.
Los equipos pequeños pueden comparar la inferencia local con el precio por token en la nube mediante comprobaciones de VRAM, cuantización, rendimiento, potencia y residencia de datos.