Resposta rápida
Qual opção você deve escolher?
Comece pela RunPod quando quiser uma escolha documentada entre Pods controláveis e endpoints Serverless baseados em vLLM. Comece pela Vast.ai quando a seleção no marketplace e as opções serverless atenderem a uma equipe técnica capaz de avaliar a confiabilidade de cada oferta. Considere a Massed Compute ou a Cudo Compute quando uma infraestrutura sustentada, dedicada ou em cluster for o requisito real. Escolha somente depois de definir o modelo, a quantização, o tamanho do contexto, a simultaneidade e a meta de latência.
Esta página contém links patrocinados claramente identificados. Se você fizer uma compra qualificada, o SmarterBuyLab poderá receber comissão; isso não aumenta seu preço nem influencia as conclusões ou a ordem das opções.
Um LLM que carrega com sucesso não está automaticamente pronto para produção. Os pesos do modelo competem com o cache KV e a sobrecarga do framework, enquanto a simultaneidade, o tamanho do contexto e o batching alteram tanto a demanda de memória quanto o tempo de resposta.
Compare os provedores com a mesma compilação do modelo e o mesmo formato de tráfego. Para uma API, meça o custo por solicitação aceita na latência necessária — não o número teórico de tokens por segundo em um servidor vazio.
Fatos principais verificados
A RunPod documenta Pods controláveis e workers vLLM compatíveis com OpenAI para inferência serverless.
A Vast.ai documenta instâncias de marketplace, templates reutilizáveis e cargas serverless com escalabilidade automática.
Avalie para cargas sustentadas nas quais a ocupação e a capacidade dedicada sejam importantes.
Uma opção orientada por vendas para organizações que avaliam implantações dedicadas ou em clusters.
Preços, disponibilidade e condições mudam; confira novamente a página oficial antes de pagar.
Opções consideradas
RunPod
Desenvolvedores alternando entre desenvolvimento em GPU e inferência em produção
Você ainda não separou os custos de armazenamento e recursos ociosos dos custos de computação
Vast.ai
Experimentos sensíveis a preço que podem comparar ofertas individuais do marketplace
Você precisa de uma promessa uniforme de hardware e suporte para todo o provedor
Massed Compute
Equipes que podem crescer de uma GPU para capacidade dedicada ou em clusters
Você precisa apenas de uma API gerenciada de modelos com cobrança por token
| Opções consideradas | Indicado para | Atenção |
|---|---|---|
| RunPodEstados Unidos | Desenvolvedores alternando entre desenvolvimento em GPU e inferência em produção | Você ainda não separou os custos de armazenamento e recursos ociosos dos custos de computação |
| Vast.aiEstados Unidos | Experimentos sensíveis a preço que podem comparar ofertas individuais do marketplace | Você precisa de uma promessa uniforme de hardware e suporte para todo o provedor |
| Massed ComputeEstados Unidos | Equipes que podem crescer de uma GPU para capacidade dedicada ou em clusters | Você precisa apenas de uma API gerenciada de modelos com cobrança por token |
| Cudo ComputeReino Unido | Equipes empresariais que avaliam clusters dedicados de GPUs | Você precisa de uma nova conta de GPU self-service |
Verificações antes de comprar
- Defina o modelo, a quantização e o contexto máximo antes de dimensionar
- Modele a memória do cache KV na simultaneidade pretendida
- Escolha entre instância persistente, endpoint serverless e capacidade dedicada
- Faça benchmark do tempo até o primeiro token e do throughput sob carga representativa
- Inclua cold starts, armazenamento, tempo ocioso, novas tentativas e trabalho de engenharia
Perguntas frequentes
Qual GPU é melhor para inferência de LLM?
A resposta útil começa pela memória necessária e pelo formato do tráfego. O tamanho do modelo, a quantização, o tamanho do contexto, a simultaneidade e a latência determinam se uma GPU, várias GPUs ou um endpoint gerenciado são adequados.
A GPU serverless é sempre mais barata para uma API de LLM?
Não. Ela pode atender a tráfego em picos com longos períodos ociosos, enquanto uma implantação persistente ou dedicada pode favorecer uma utilização sustentada. Cold starts, unidades mínimas de cobrança e latência das solicitações precisam ser medidos.
Um VPS comum pode executar um LLM?
Um VPS com CPU pode executar alguns modelos pequenos ou muito quantizados, mas a velocidade de resposta e a simultaneidade podem ser insuficientes. Use o guia de VPS versus nuvem com GPU para decidir com base na carga de trabalho, não no rótulo.
Fontes oficiais
- Documentação oficial da RunPod sobre vLLM Serverless ↗
- Visão geral oficial dos Pods da RunPod ↗
- Documentação oficial de primeiros passos da Vast.ai ↗
- Produtos oficiais da Massed Compute ↗
- Nuvem oficial de GPU da Cudo Compute ↗
Esta tradução foi preparada com ajuda de IA; terminologia, limitações e divulgação comercial foram conferidas com o registro de pesquisa em inglês.
Ler a pesquisa em inglês →