Cost- и инженерный decision framework для выбора между hosted LLM API (Anthropic, OpenAI, Gemini) и self-hosted inference (Ollama, vLLM, on-premise GPU clusters).
Месячный inference spend ниже пятизначного порога
Нагрузка доминирована frontier-tier reasoning, который open-weights модели не могут повторить
Нужен доступ к новейшим моделям в течение дней после релиза
У команды нет операционного опыта с GPU-инфраструктурой
Вы на ранней стадии и операционная простота побеждает cost-оптимизацию
Месячный inference spend перешёл пятизначные суммы и доминирован повторяющимися small-model вызовами
Data residency или sovereignty требования исключают hosted-вендоров
Нужна предсказуемая latency, не деградирующая во время provider load spikes
Вы запускаете тип нагрузки (классификация, экстракция, embedding generation, суммаризация), где mid-tier open-weights модели соответствуют качеству frontier-tier API за долю стоимости
У команды есть операционный мускул владеть GPU-инфраструктурой — или готовность построить
Шаг 1 — Профилируйте нагрузку. Какая доля вызовов — frontier-tier reasoning vs mid-tier extraction / classification / summarisation? Ответ почти всегда толкает к гибриду: hosted для frontier, self-hosted для long tail.
Шаг 2 — Моделируйте реальную cost-per-request включая амортизированную инфраструктуру для self-hosted стороны. Включите GPU lease, ops engineering время, evaluation harness время, и стоимость поддержания cadence релизов open-weights моделей.
Шаг 3 — Прогоните 50-prompt eval на open-weights модели, которую рассматриваете, против hosted-эквивалента для вашей конкретной нагрузки. Большинство команд обнаруживает, что quality gap меньше, чем предполагали, для non-reasoning задач.
Шаг 4 — Спроектируйте cost и operational load вперёд на 100% ожидаемого scale. Безубыточность редко там, где интуиция её ставит.
Шаг 5 — Дефолтьте на гибрид выше порога безубыточности. Single-strategy lock-in (всё hosted или всё self-hosted) почти всегда переплачивает или недомасштабируется.
Cloud-vs-on-premise решение редко чистый either-or выше масштаба. Команды, которых Skopa аудирует на высоком конце inference spend, почти всегда заканчивают запуском гибрида: frontier-tier hosted API для реально сложного reasoning, self-hosted Ollama или vLLM кластеры для long tail повторяющихся вызовов. Дисциплина, решающая, реально ли self-hosted экономика окупается — GPU utilisation — кластеры, провижененные под peak load и работающие на 15% средней утилизации, почти всегда проигрывают hosted API. Right-sized кластеры с autoscaling и request queuing почти всегда побеждают их выше порога безубыточности.