Yapay Zeka Etkileşimli Araçları
LLM TCO Hesaplayıcı
API kullan, fine-tune et veya self-host? 3 senaryo karşılaştırın, 1/2/3 yıllık toplam sahip olma maliyetini görün.
Özet (TL;DR)
Tek cümlelik cevap: API, fine-tune ve self-host senaryolarının 1/2/3 yıllık toplam maliyeti.
- Aylık sorgu, ortalama input/output token bazlı projeksiyon.
- GPU CapEx, elektrik, bakım ve mühendis payı self-host hesabına dahildir.
- Senin verine göre önerilen senaryo + pros/cons özeti.
Tanım
- LLM TCO
- Bir LLM çözümünün toplam sahip olma maliyeti; API tüketimi, fine-tune + barındırma veya tam self-host alternatifleri arasında token, altyapı, personel ve elektrik kalemlerini birlikte değerlendirir.
- Ayrıca: LLM total cost of ownership, LLM TCO, AI maliyet karşılaştırma
Girdiler
3 Senaryo
API
$11,250/mo
3y · $405,000
Fine-tune + barındırma
$3,150/mo
3y · $124,200
Self-host (Llama 3.1)
$2,357/mo
3y · $91,340
Senin durumunda önerilen
Yüksek hacim + veri egemenliği zorunluysa self-host avantajlı. CapEx + 1 MLOps mühendisi şart.
- API
- + En hızlı başlangıç
- + Sıfır operasyon
- − Maliyet doğrusal artar
- − Sağlayıcı kilidi
- Fine-tune + barındırma
- + Alan kalitesi
- + Düşük token maliyeti
- − Her 6 ayda re-train
- − Barındırma maliyeti
- Self-host (Llama 3.1)
- + Veri egemenliği
- + Öngörülebilir maliyet
- − Yüksek CapEx
- − MLOps mühendis
Hesaplamalar Q1 2026 public pricing'a ve standart kabullere dayanır; tahminîdir.
Kaynaklar
- OpenAI API Pricing, OpenAI
- Anthropic Pricing, Anthropic
- Lambda Labs Cloud GPU Pricing, Lambda
- NVIDIA L40S GPU spec sheet, NVIDIA