Оптимизация ИИ: быстрее и дешевле

Считаем, сколько вы переплачиваете за ИИ, и дожимаем то, что уже куплено: быстрее, дешевле, стабильнее. На своём production-деплое мы довели инференс до 1 млрд токенов/сутки на consumer-железе — и знаем, где именно теряются деньги.

Вы уже платите за ИИ и инфраструктуру — сервер с видеокартами, подписка на облако — и не понимаете, стоит ли это того. Может, переплачиваете за объём, который не используете, или за железо, которое не дожимает.

Или ИИ уже работает, но медленно и дорого, и вы не знаете, где именно теряются деньги. Blended-тарифы API — $0.14–0.50 за 1M токенов (12–42 ₽). Свой инференс на vLLM даёт фиксированную и предсказуемую себестоимость: на своём деплое мы добились 1–1.5 ₽ за 1M токенов.

Мы считаем, сколько вы переплачиваете, и дожимаем то, что уже куплено: быстрее, дешевле, стабильнее. А перед крупной закупкой — независимо оцениваем, нужно ли вам вообще это железо.

Что делаем

  • Аудит текущего inference-стека: модели, GPU, конфигурация vLLM, метрики throughput и latency
  • Выявляем узкие места и считаем, сколько вы переплачиваете — и где экономия
  • Дожимаем то, что уже куплено: batching, KV-cache, tensor parallelism, квантизация — на том же железе
  • Перед крупной закупкой — независимая оценка: нужно ли вам вообще это железо и в каком объёме
  • Нагрузочное тестирование под реальной нагрузкой и отчёт с метриками до/после
  • Опционально — ежемесячная поддержка: performance review, повторные бенчмарки, корректировка конфигов

Результат в метриках

МетрикаДоПосле
Стоимость за тот же объёмAPI: 12–42 ₽ за 1M токенов1–1.5 ₽ за 1M токенов (свой инференс)
Скорость при той же нагрузке18 tok/s (дефолтный конфиг vLLM)75–100 tok/s (×4.2 после тюнинга)
Пропускная способностьзависимость от чужого API1 млрд токенов/сутки (пик) на 4×(2×RTX 3090)

Формат и срок

Экспресс-аудит — 3–5 рабочих дней: разбор текущего контура, список узких мест, прогноз ускорения/экономии, план работ. Разовая настройка — 1–3 недели: дожимаем, снимаем метрики до/после, сдаём отчёт. Расширенная настройка — 3–5 недель: multi-node, multi-tenant, observability + ежемесячная поддержка.

Цена

Экспресс-аудит — 90 000 ₽ · Настройка — от 220 000 ₽

Тарифы

Для команд, которые хотят понять потенциал оптимизации без обязательств.

Экспресс-аудит

90 000 ₽ / разово

3–5 рабочих дней

Аудит текущего inference-стека, список узких мест, прогноз по ускорению/экономии, план работ.

  • Анализ текущего inference-стека
  • Выявление узких мест
  • Прогноз ускорения и экономии
  • План оптимизации и детальный отчёт
Заказать
Для типового сценария: 1 модель, 1 окружение, один inference pipeline.

Разовая настройка vLLM

от 220 000 ₽ / разово

1–3 недели

Полная настройка vLLM под конкретный стек: batching, KV-cache, tensor parallelism, квантизация.

  • Всё из аудита
  • Настройка vLLM-конфигурации
  • Оптимизация batching и KV-cache
  • Настройка tensor parallelism
  • Подбор квантизации
  • Нагрузочное тестирование и отчёт до/после
Заказать
Для сложных инфраструктур: multi-node, multi-tenant, несколько моделей.

Глубокая настройка + поддержка

от 390 000 ₽ / + от 70 000 ₽/мес

3–5 недель + ежемесячно

Расширенная настройка multi-node/multi-tenant + ежемесячный performance review и сопровождение.

  • Всё из разовой настройки
  • Multi-node и multi-tenant
  • Распределённый инференс и собственный балансировщик
  • Настройка observability
  • Ежемесячный performance review и повторные бенчмарки
Обсудить проект

Кейсы

ИИ-инфраструктура Оптимизация

1 млрд токенов/сутки на consumer-железе

Наш реальный production-деплой: 1 млрд токенов/сутки (пик) на 4×(2×RTX 3090). 12 протестированных моделей, 4 итерации тюнинга vLLM, собственный балансировщик для LLM-трафика. Себестоимость 1–1.5 ₽ за 1M токенов против 12–42 ₽ у API.

1 млрд ток/сутки 80–100 tok/s
Подробнее

Частые вопросы

Мы не разбираемся в этом — как понять, что вы не разводите?
Мы сдаём отчёт с метриками до/после на вашем контуре: throughput, latency, стоимость токена. Считаем на вашей нагрузке, а не по каталогу. Если экономии нет — честно скажем, что дожимать нечего.
Нужен ли доступ к нашей инфраструктуре?
Да, к тому, что измеряем: мониторинг (Prometheus/Grafana), логам vLLM. Доступ — в вашем контуре, данные не покидают его. Мы ничего не выносим наружу.
Вы работаете только с vLLM?
vLLM — наш основной инструмент, но мы также оптимизируем TGI, Ollama и HF Transformers. Для production-нагрузок часто рекомендуем миграцию на vLLM.
Что если у нас несколько моделей или несколько узлов?
Поддерживаем multi-model serving, multi-tenant inference, распределённый инференс и собственный балансировщик для LLM-трафика. Это расширенный формат настройки.
Сколько это стоит и сколько займёт?
Экспресс-аудит — 90 000 ₽, 3–5 рабочих дней. Разовая настройка — от 220 000 ₽, 1–3 недели. Точную смету под вашу нагрузку зафиксируем до старта.

Под капотом: vLLM, PagedAttention, continuous batching, KV-cache, tensor parallelism, квантизация AWQ/FP8, multi-node, собственный балансировщик LLM-трафика, Prometheus/Grafana.

Запросить аудит

Расскажите о задаче — ответим с планом и оценкой в течение 2 рабочих дней.

Обсудить задачу

Расскажите о задаче

Ответим с планом и оценкой в течение 24 часов.