Rozważając wprowadzenie sztucznej inteligencji do firmy, warto wiedzieć, jakie koszty wiążą się z wdrożeniem i utrzymaniem własnego modelu LLM. Wydatki nie sprowadzają się wyłącznie do opłat za wykorzystanie modelu (np. za tokeny w API), ale obejmują szereg czynników – od infrastruktury po bezpieczeństwo. Poniżej omawiamy rodzaje kosztów korzystania z dedykowanych LLM, a także przedstawiamy przykładowe kalkulacje dla popularnych modeli (GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA itp.), w tym scenariusze użycia w firmie.
Coraz więcej firm rozważa wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM – Large Language Models) we własnych produktach i procesach. Takie „dedykowane” modele mogą działać jako inteligentni asystenci: odpowiadać na pytania klientów, analizować dokumenty, generować raporty i wiele więcej. Wiecej przeczytasz o tym tutaj.
Rodzaje kosztów przy korzystaniu z LLM
Przed rozpoczęciem wdrożenia warto poznać wszystkie elementy, które składają się na pełny koszt korzystania z dedykowanego modelu.
Infrastruktura:
Jeśli korzystasz z modeli przez chmurowe API (OpenAI, Anthropic, Google): płacisz wyłącznie za zużyte tokeny. Koszt infrastruktury jest „ukryty” po stronie dostawcy.
Jeśli z kolei zdecydujesz się na self‑hosting wybranego modelu, np. Mistral, LLaMA, musisz utrzymać serwer GPU (lokalnie lub w chmurze). Przykładowo, wynajęcie instancji z kartą A100 to koszt rzędu $1 – 2 za godzinę, czyli $750 do 1 500 na miesiąc przy ciągłym działaniu serwera. Taka inwestycja może obsłużyć wiele zapytań, ale przy małej skali obciążenia może okazać się niewykorzystana.
Licencje i opłaty za modele
Modele komercyjne wiążą się z opłatami licencyjnymi lub abonamentowymi. Na przykład korzystając z API GPT-4 od OpenAI czy Claude od Anthropic, płacimy za każdy użyty token według cennika dostawcy (szczegóły kosztów za tokeny przedstawiamy w dalszej części). Z drugiej strony, dostępne są otwartoźródłowe modele jak LLaMA czy Mistral, które można używać za darmo – nie ma opłaty za licencję ani za tokeny. Meta udostępniła np. model LLaMA 2 na licencji pozwalającej firmom na swobodne użycie bez opłat. “Za darmo” nie oznacza jednak braku kosztów – wówczas płacimy za infrastrukturę i prąd potrzebny do ich uruchomienia (jak wspomniano wyżej). Warto też sprawdzić ograniczenia licencyjne: niektóre otwarte modele mogą mieć pewne warunki użytkowania (np. zakaz użycia w określonych branżach).
Adaptacja i dostosowanie modelu
Aby model LLM dobrze sprawdzał się w konkretnej firmie, często wymaga on dostosowania – np. dodatkowego treningu (fine-tuning) na firmowych danych lub przynajmniej przygotowania odpowiednich promptów (tzw. prompt engineering). Adaptacja może generować znaczące koszty:
- Fine-tuning modelu: Trenowanie modelu na własnym zbiorze danych wymaga mocy obliczeniowej (GPU przez wiele godzin) i wiedzy specjalistów. Dla dużych modeli może to kosztować od kilku do kilkudziesięciu tysięcy dolarów, biorąc pod uwagę zarówno opłaty za maszyny, jak i czas pracy ekspertów. Nawet fine-tuning mniejszego modelu (np. GPT-3.5) przez API OpenAI to koszt zużycia setek tysięcy czy milionów tokenów podczas treningu (liczonych również według stawek za token).
- Inżynieria promptów: Alternatywą lub uzupełnieniem treningu jest przygotowanie odpowiednich zapytań i instrukcji dla modelu. Choć samo tworzenie promptów nie wymaga płatnych zasobów, to jednak iteracyjne testowanie wielu wersji zapytań też zużywa tokeny (koszt w przypadku modelu w chmurze) i czas pracy zespołu. Można to traktować jako koszt operacyjny lub koszt kompetencji – potrzebny jest czas specjalisty, by zoptymalizować działanie modelu pod nasze potrzeby.
Koszty operacyjne
Po wdrożeniu modelu dochodzą bieżące koszty operacyjne. Obejmują one monitorowanie działania modelu, utrzymanie wydajności, logowanie wyników, aktualizacje i ewentualne naprawy błędów. Jeśli korzystamy z API, kosztem operacyjnym będzie głównie miesięczny rachunek za wykorzystane tokeny oraz ewentualny abonament za dostęp premium (niektórzy dostawcy oferują plany subskrypcyjne z określonym limitem lub stawkami). Jeśli model jest hostowany lokalnie, do kosztów operacyjnych zaliczamy:
- Energie elektryczną zużywaną przez serwery (przy modelach GPU może to być niebagatelna kwota miesięcznie),
- Administrację systemem – czas administratorów na utrzymanie serwera, wykonywanie kopii zapasowych, aktualizacje oprogramowania (np. bibliotek AI),
- Skalowanie infrastruktury w razie zwiększenia obciążenia – może zajść potrzeba dokupienia dodatkowych maszyn lub instancji chmurowych, co wiąże się z kolejnymi kosztami.
- Wysoka dostępność – jeśli asystent LLM ma działać 24/7 bez przerw, być może trzeba zainwestować w redundantne zasoby (zapasowe serwery na wypadek awarii) lub w umowę SLA z dostawcą chmury.
Kompetencje zespołu
Wdrożenie LLM wymaga odpowiednich kompetencji w zespole IT/Danych. Jeśli w firmie brakuje doświadczenia z AI, może być konieczne przeszkolenie pracowników lub zatrudnienie nowych specjalistów (np. inżyniera ML czy MLOps). To wiąże się z dodatkowymi kosztami rekrutacji lub szkoleń. Alternatywnie, firmy czasem korzystają z konsultantów lub usługodawców zewnętrznych do wdrożenia modelu – co również generuje koszty (najczęściej jednorazowe za projekt wdrożeniowy, ale nierzadko znaczące). Warto uwzględnić też czas poświęcony przez zespół na integrację modelu z istniejącymi systemami (np. połączenie modelu z bazą danych, z aplikacją użytkownika itp.) – jest to koszt czasu pracy, który w małych projektach bywa pomijany, a w praktyce może być istotny.
Powyższe kategorie pokazują, że całkowity koszt posiadania dedykowanego rozwiązania opartego o LLM to nie tylko opłata za dostęp do modelu. Warto je wszystkie przeanalizować przed podjęciem decyzji. W dalszej części przejdziemy do konkretnych liczb: ile kosztuje pojedyncze zapytanie (prompt) do różnych popularnych modeli oraz ile wyniosłoby utrzymanie prostego asystenta LLM w dwóch przykładowych zastosowaniach biznesowych.
Koszt jednego zapytania w popularnych modelach LLM
Modele językowe rozliczane są zazwyczaj w oparciu o liczbę tokenów. Token to mały fragment tekstu – może odpowiadać pojedynczemu słowu lub jego części (przykładowo, 1000 tokenów odpowiada mniej więcej 750 słowom ciągłego tekstu). Dostawcy API podają ceny w przeliczeniu na 1 tys. tokenów lub milion tokenów. Poniżej zestawiamy orientacyjne koszty przetworzenia 1000 tokenów dla wybranych, popularnych modeli LLM:
| Model LLM | Dostęp / Licencja | Koszt za 1000 tokenów | Uwagi |
|---|---|---|---|
| GPT-3.5 Turbo (OpenAI) | API w chmurze (model chat dostępny np. w ChatGPT) | $0,0015 (wejście) $0,0020 (wyjście) |
|
| GPT-4 (8k) | API w chmurze (OpenAI) | $0,08 (wejście) $0,16 (wyjście) | Wysoka jakość; wysoki koszt |
| GPT-4 Turbo (128k) | API w chmurze (OpenAI) | $0,01 (wejście) $0,03 (wyjście) |
|
| Claude Instant v1.2 | API w chmurze (Anthropic) | $0,0008 (wejście) $0,0024 (wyjście) |
|
| Claude 2 (100k) | API w chmurze (Anthropic) | $0,008 (wejście) $0,024 (wyjście) |
|
| Mistral 7B | Open source (darmowy model) | 50 ttoken (opłat za tokeny) |
|
| LLaMA 2 13B | Open source (darmowy model) | 50 ttoken (opłat za tokeny) |
|
| LLaMA 2 70B | Open source (darmowy model) | 50 ttoken (opłat za tokeny) |
|
Legenda: jak liczone są koszty tokenów
Tokeny wejściowe („wejście”) – to słowa zawarte w zapytaniu użytkownika (prompt).
Tokeny wyjściowe („wyjście”) – to słowa wygenerowane przez model w odpowiedzi (completion).
W przypadku większości komercyjnych dostawców, koszt naliczany jest osobno dla wejścia i wyjścia. Przykład:
GPT-4 Turbo:
1000 tokenów wejściowych: $0,03
1000 tokenów wyjściowych: $0,06
Przy dialogu zawierającym łącznie 1000 tokenów (np. 500 wejścia + 500 wyjścia), koszt to około $0,045.
Dla uproszczenia można przyjąć, że interakcja o wielkości 1000 tokenów kosztuje około $0,09.
Dla porównania:
GPT-3.5 Turbo – koszt podobnego 1000-tokenowego dialogu to tylko około $0,0035 (czyli 0,35 centa).
Modele open-source (np. Mistral, LLaMA) – koszt tokenów wynosi $0, ponieważ modele działają lokalnie. Ponosimy jedynie koszty związane z infrastrukturą (zużycie energii, czas działania serwera itp.).
Otwartoźródłowe modele (Mistral, LLaMA itp.) kuszą brakiem opłat za sam model – można generować dowolne ilości tokenów nie płacąc dostawcy modelu ani centa. Jednakże, aby te modele działały, musimy utrzymywać własną infrastrukturę. Przy niewielkiej skali użycia może się okazać, że koszt wynajmu maszyny na jedno zapytanie będzie nawet wyższy niż zapłata za pojedyncze wywołanie API GPT. Z drugiej strony, przy dużej skali (bardzo wielu zapytaniach dziennie) wykorzystanie open-source może okazać się dużo bardziej opłacalne. Podsumowując, opłacalność zależy od scenariusza użycia, o czym opowiemy w kolejnym punkcie.
Przykładowe koszty wdrożenia asystenta LLM (100 zapytań dziennie)
Rozważmy teraz praktyczny scenariusz: Twoja firma chce wdrożyć prostego wirtualnego asystenta opartego na LLM, który wykonuje jedno z zadań:
- Analiza dokumentów – np. asystent wczytuje oferty lub umowy i wyciąga z nich najważniejsze informacje (klauzule, terminy, kwoty).
- Obsługa zapytań klientów – np. asystent odpowiada na maile klientów z pytaniami o ofertę, dostępność produktów, pomoc techniczną itp.
Załóżmy, że:
- asystent będzie obsługiwał około 100 interakcji dziennie
- każda interakcja to zapytanie + odpowiedź o łącznej długości ~2000 tokenów (np. 1000 tokenów w pytaniu – odpowiada to mniej więcej 750 słowom lub kilku akapitom tekstu – oraz 1000 tokenów w odpowiedzi, czyli ok. 750 słów wygenerowanej odpowiedzi). Taka długość pokrywa już dosyć złożone zapytanie i obszerną odpowiedź.
- miesięcznie nasz asystent przetworzy około 6 milionów tokenów (3000 * 2000 = 6 000 000 tokenów).
Chcemy porównać koszty miesięczne utrzymania takiego asystenta w zależności od wyboru modelu i sposobu wdrożenia. Pokażemy dwa warianty:
- Wariant API (model zamknięty): Korzystamy z komercyjnego modelu poprzez API (np. OpenAI GPT lub Anthropic Claude). Nie utrzymujemy własnych serwerów – płacimy wyłącznie za wykorzystane tokeny według cennika.
- Wariant self-hosted (model open-source): Korzystamy z otwartoźródłowego modelu (np. Mistral lub LLaMA) zainstalowanego na naszych serwerach. Płacimy za infrastrukturę potrzebną do obsługi tych ~100 zapytań dziennie (np. wynajem instancji GPU w chmurze lub amortyzacja zakupu sprzętu, plus prąd).
Poniżej przedstawiamy tabelę porównującą orientacyjne miesięczne koszty dla kilku przykładowych modeli w obu wariantach, przy założeniu 6 mln tokenów miesięcznie:
| Model (wariant) | Szacowany koszt miesięczny | Komentarz |
|---|---|---|
| GPT-3.5 Turbo (API) | ok. $18 (USD) |
|
| GPT-4 (8k) (API) | ok. $270 |
|
| GPT-4 Turbo (128k) (API) | ok. $18 |
|
| Claude Instant (API) | ok. $20–25 |
|
| Claude 2 (API) | ok. $150–200 |
|
| Mistral 7B (open source, 1 self-host, 1xGPU) | ok. $300 |
|
| LLaMA 2 70B (open source, self-host, multi-GPU) | ok. $1,000+ |
|
| Lokalny model (np. LLaMA 13B, GPTQ, Mistral 7B – CPU) | ok. $300–500 |
|
Z powyższego porównania można wyciągnąć kilka wniosków:
Mała skala (100 zapytań/dziennie) sprzyja API
Przy stosunkowo niewielkim obciążeniu, korzystanie z gotowego API (OpenAI, Anthropic) jest bardzo tanie w przypadku tańszych modeli (GPT-3.5, Claude Instant) – mówimy o kilkunastu czy kilkudziesięciu dolarach miesięcznie. Przy użyciu droższych modeli, koszt miesięczny może wzrosnąć do kilkuset dolarów. Gdy zapytań jest mało, własny serwer GPU za $300+ miesięcznie byłby mniej opłacalny.
Duża skala (wiele tysięcy zapytań) zmienia kalkulację
Jeśli nasz asystent odniesie sukces i skala zapytań wzrośnie np. 10x lub 100x, wtedy comiesięczny rachunek za API mógłby urosnąć do tysięcy czy dziesiątek tysięcy dolarów. W takiej sytuacji inwestycja we własny model open-source zaczyna mieć sens. Przy odpowiednio dużej liczbie zapytań koszt jednostkowy generowania odpowiedzi lokalnie staje się niższy niż koszt w API (bo pełniej wykorzystujemy zakupiony/wynajęty sprzęt). W skrajnym przypadku ogromnej skali można nawet myśleć o trenowaniu własnego modelu od podstaw – ale to już domena największych graczy z bardzo dużymi budżetami.
Znaczenie przypadku użycia (jakość vs. oszczędność)
Wybór modelu powinien zależeć nie tylko od kosztu, ale i od wymaganego poziomu odpowiedzi. W scenariuszu analizy dokumentów najbardziej zależy nam na precyzji ekstrakcji informacji. Być może wystarczy tu model tańszy lub open-source, który po odpowiednim dostrojeniu poprawnie wyłuska dane z tekstu. Taki model (np. 7B-13B parametrów) może być znacznie tańszy w użyciu i wystarczający jakościowo. Co więcej, jeśli przetwarzamy wrażliwe dokumenty (np. umowy), lokalne uruchomienie open-source gwarantuje, że treść dokumentów nie opuści naszej firmy, co bywa bezcenne ze względów prawnych. Z drugiej strony, w scenariuszu obsługi zapytań klientów, gdzie liczy się jakość języka, uprzejmość, kontekst – model GPT-4 może znacząco przewyższać prostsze modele w jakości odpowiedzi. Tu firma może zdecydować, że warto zapłacić więcej za lepsze wrażenia klienta.
Niewidoczne koszty wokół projektu
Zauważmy, że powyższe kalkulacje dotyczą kosztów czysto technologicznych (tokeny lub sprzęt). W praktyce do tego dojdą koszty „miękkie” – czas personelu na przygotowanie wdrożenia, integrację modelu z systemem np. CRM lub bazą wiedzy, testowanie i iteracyjne usprawnianie. Jeśli nasz asystent ma np. pobierać dane z firmowej bazy dokumentów, często dane te trzeba też odpowiednio uporządkować.
Przykład kosztów: Asystent AI analizujący maile i dokumenty PDF
Przedstawiamy tutaj też koszty naszego asystenta opartego na modelu Gemini od Google, który opisaliśmy tutaj. Jego zadaniem jest automatyczna analiza przychodzących e-maili w celu identyfikacji polis ubezpieczeniowych oraz ekstrakcja kluczowych danych z załączonych dokumentów PDF, takich jak numer polisy, adres ubezpieczonego czy potwierdzenie płatności.
Średnia liczba tokenów na e-mail:
- Wejście (input): 3 500 tokenów
- Wyjście (output): 220 tokenów
Analiza 100 maili z załącznikami z użyciem modelu Gemini 2.0 Flash kosztuje zatem około $1.5.
Podsumowanie
Czy stać nas na własnego „ChatGPT” w firmie? Jak widać, odpowiedź brzmi: to zależy – przede wszystkim od skali użycia i wymagań jakościowych. Kluczem jest wybór modelu i sposóbu wdrożenia adekwatnego do naszych potrzeb. Często praktykuje się podejście iteracyjne – start z tańszym modelem/API, ocena efektów, a następnie ewentualne przejście na mocniejszy model lub własny hosting, gdy projekt się rozwinie. Niezależnie od wyboru, ważne jest świadome planowanie i monitorowanie wszystkich rodzajów kosztów. Mamy nadzieję, że powyższe zestawienie pomoże w podjęciu decyzji i przygotowaniu realnego budżetu na wdrożenie dedykowanego modelu LLM w Waszej organizacji.
Jeśli rozważasz wdrożenie asystenta w Twojej firmie, warto znaleźć odpowiedzi na poniższe pytania:
- Czy potrzebuję wysokiej jakości odpowiedzi (GPT-4), czy wystarczy przybliżona (Claude Haiku, Gemini Flash)?
- Czy przetwarzam dane wrażliwe (np. dokumenty klientów)?
- Czy mam zespół IT zdolny hostować własny model?
- Jaka jest spodziewana liczba zapytań dziennie/miesięcznie?
- Czy opłaca mi się własna infrastruktura, czy lepiej płacić za API?
Dla małych i średnich zastosowań, koszty korzystania z dedykowanego modelu LLM mogą być całkiem przystępne. Dzięki usługom chmurowym można zacząć od kilkunastu dolarów miesięcznie za model pokroju GPT-3.5 czy Claude Instant, co jest świetnym sposobem na eksperymenty i pierwsze prototypy. Jeśli potrzebujemy najwyższej jakości, dostępnej np. w GPT-4, musimy liczyć się z wyższą ceną, ale nawet kilkaset dolarów miesięcznie może być uzasadnione, jeśli wartość dodana dla biznesu jest istotna (np. automatyzacja oszczędzająca wiele godzin pracy ludzi).
Z drugiej strony, dla dużych firm planujących intensywne użycie AI, koszty mogą rosnąć wykładniczo – wtedy warto rozważyć opcje open-source i większe inwestycje we własną infrastrukturę. Otwarte modele jak LLaMA czy Mistral dają wolność od opłat za każdy token, ale przenoszą ciężar kosztów na sprzęt i zespół. Opłacą się, gdy mamy odpowiednią skalę lub priorytetem jest pełna kontrola nad danymi.