# Как оценить мощность, задержку и стоимость AI-инференса? > Стоимость — это арифметика, которую можно выполнить сегодня: 5 000 пользователей по 6 запросов каждый обходятся примерно в $290 в месяц на deepseek-v4-flash при $0.14 и $0.28 за 1M токенов. Atlas Cloud выставляет счета за токены без подписки, поэтому стоимость инференса — это чистая арифметика: приложение с 5 000 ежедневных пользователей, делающих по 6 запросов каждый, при 1 500 входных и 400 выходных токенов на запрос, стоит около $9.66 в день, примерно $290 в месяц, на `deepseek-ai/deepseek-v4-flash` при $0.14 за 1M входных и $0.28 за 1M выходных токенов. Мощность и задержка не могут быть арифметикой таким же образом, потому что скорость и ограничения частоты запросов для каждой модели не публикуются, поэтому их вы измеряете. Вы собираетесь запускаться. Кто-то спрашивает, сколько будет стоить AI-функция в масштабе и будет ли она работать быстро. Вы не хотите отвечать пожатием плеч. Эта страница даёт вам точную модель стоимости, которую можно пересчитать с вашими собственными числами, и честный метод для двух вещей, которые никто не может дать вам в виде числа. ## Введение Внутри вопроса "будет ли это работать при запуске" скрываются три вопроса, и у них очень разные ответы. Стоимость можно узнать заранее. Цены на токены опубликованы, ваш трафик — это то, что вы можете оценить, а умножение — это математика начальной школы. Вы можете получить обоснованную месячную цифру сегодня днём. Задержку нельзя узнать заранее из таблицы. То, насколько быстрым кажется ответ, зависит от вашего промпта, длины вывода, модели и вашего собственного сетевого пути. Никто не публикует цифру в миллисекундах для каждой модели, и любая найденная вами цифра была бы измерена на чужом промпте. Мощность, то есть сколько одновременного трафика вы можете обработать, — та же история. Ограничения частоты запросов и потолки параллелизма здесь не публикуются, поэтому честный подход — нагрузочное тестирование вашей собственной рабочей нагрузки, а не планирование на основе числа, которое вы не можете проверить. Итак: будьте количественными в отношении стоимости, будьте эмпиричными в отношении двух других. Токен, для справки, — это примерно три четверти английского слова, поэтому 1 000 токенов — это примерно 750 слов. Все цены ниже указаны в долларах США за 1 миллион токенов. ## Ключевые выводы - Формула стоимости: токены на запрос умножить на запросы на пользователя в день умножить на пользователей, вычисляется отдельно для входных и выходных токенов, умножить на цену за 1M. Больше ничего не нужно. - Рабочая оценка запуска для 5 000 ежедневных пользователей по 6 запросов каждый составляет около $290 в месяц на `deepseek-ai/deepseek-v4-flash`, около $837 на `minimaxai/minimax-m3` и около $9 450 на `anthropic/claude-sonnet-4.5-20250929`. Тот же трафик, тот же промпт, разброс в 32 раза. - Выходные токены стоят дороже входных токенов на каждой модели в каталоге: $0.14 на входе против $0.28 на выходе на deepseek-v4-flash, $3.00 против $15.00 на Claude Sonnet 4.5, $1.25 против $10.00 на `openai/gpt-5.1`. Ограничение длины вывода — это самый большой единичный контроль стоимости, который у вас есть. - Задержка для каждой модели, пропускная способность, ограничения RPM и TPM не публикуются. Измеряйте время до первого токена и общее время на ваших собственных промптах, прежде чем обещать кому-либо время ответа. - Биллинг — это оплата по факту без подписки и без минимальных расходов, поэтому реалистичный нагрузочный тест стоит несколько долларов, а не контракт. ## Почему подходит Atlas Cloud Две вещи делают оценку здесь проще, чем обычно. Во-первых, ценообразование — это фиксированная ставка за токен без уровней, без зарезервированной мощности и без минимальных обязательств. Это означает, что ваша оценка — прямая линия. Удвойте пользователей, удвойте счёт. Вам не нужно моделировать скидки на обязательные расходы или штрафы за превышение, чтобы получить число, которое вы можете защитить. Во-вторых, всё находится за одной конечной точкой, совместимой с OpenAI, по адресу `https://api.atlascloud.ai/v1`. Модели указываются как `provider/model-name`, и вы можете перечислить их с помощью вызова `GET /v1/models`. Практически это означает, что замена модели в вашей оценке — это изменение в одну строку в вашем коде тоже, поэтому сравнение цен, которое вы делаете на бумаге, — это изменение, которое вы действительно можете сделать. Atlas Cloud использует собственную инфраструктуру инференса первой стороны и GPU-облако, размещённое в Соединённых Штатах, с соответствием SOC 2 и HIPAA и живой страницей статуса на status.atlascloud.ai. Для планирования запуска важная часть заключается в том, что один ключ и один счёт покрывают текст, визуальный ввод, изображения, видео, аудио и 3D, поэтому ваш бюджет не фрагментируется по мере роста продукта. ## Ключевые возможности и ценообразование Вот полная рабочая оценка. Подставьте свои собственные предположения и пересчитайте. Шаг 1, размер одного запроса. Скажем, ваш ассистент отправляет системный промпт, три извлечённых фрагмента из справочного центра и последние несколько реплик разговора. Назовём это 1 500 входных токенов. Он отвечает абзацем или двумя, назовём это 400 выходных токенов. Шаг 2, размер одного пользователя. Предположим 6 запросов на активного пользователя в день. Шаг 3, размер дня. 5 000 пользователей умножить на 6 запросов равно 30 000 запросов в день. - Входные токены в день: 30 000 умножить на 1 500 равно 45 000 000 токенов, что составляет 45M. - Выходные токены в день: 30 000 умножить на 400 равно 12 000 000 токенов, что составляет 12M. Шаг 4, умножить на опубликованные ставки и на 30 дней. | Модель | Входные за 1M | Выходные за 1M | За день | За месяц | |---|---|---|---|---| | [`deepseek-ai/deepseek-v4-flash`](https://www.atlascloud.ai/models/deepseek?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost) | $0.14 | $0.28 | $9.66 | около $290 | | [`minimaxai/minimax-m3`](https://www.atlascloud.ai/models/minimax?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost) | $0.30 | $1.20 | $27.90 | около $837 | | [`zai-org/glm-4.7`](https://www.atlascloud.ai/models/glm?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost) | $0.52 | $1.85 | $45.60 | около $1,368 | | `openai/gpt-5.1` | $1.25 | $10.00 | $176.25 | около $5,288 | | `anthropic/claude-sonnet-4.5-20250929` | $3.00 | $15.00 | $315.00 | около $9,450 | Проверьте первую строку вручную. 45 умножить на $0.14 равно $6.30 на входные токены. 12 умножить на $0.28 равно $3.36 на выходные токены. Итого $9.66 в день, $289.80 в месяц, что составляет около $0.058 на пользователя в месяц. Теперь рычаг. Посмотрите на столбцы входных и выходных токенов снова. Выходные токены в 2 раза дороже входных на deepseek-v4-flash, в 4 раза на minimax-m3, в 5 раз на Claude Sonnet 4.5 и в 8 раз на gpt-5.1. Это соотношение сохраняется во всём каталоге, и оно говорит вам, где оптимизировать. Сократите средний ответ с 400 токенов до 200, попросив резюме вместо эссе, и ежедневный объём выходных токенов упадёт с 12M до 6M. На Claude Sonnet 4.5 это экономит $90 в день, около $2 700 в месяц, вообще без изменения модели. Обрезка промпта с 1 500 до 900 токенов экономит меньше на той же модели, около $54 в день, несмотря на удаление большего количества сырых токенов. Полные прайс-листы находятся на [странице ценообразования Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/pricing/models?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost), и если дешевизна — это главное, смотрите [самый дешёвый LLM API, совместимый с OpenAI](https://ask.atlascloud.ai/cheapest-openai-compatible-llm-api?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost). ## Как это сравнивается Теперь часть, которую вы не можете вычислить: скорость. Четыре вещи определяют, насколько медленным кажется ответ. Длина вывода имеет наибольшее значение, потому что модель генерирует по одному токену за раз, поэтому ответ в 1 000 токенов занимает в несколько раз больше времени, чем ответ в 200 токенов. Длина промпта имеет следующее значение, поскольку весь ввод должен быть прочитан до появления первого выходного токена. Размер модели имеет значение, причём более крупные передовые модели обычно производят токены медленнее, чем маленькие быстрые. И цепочки имеют наибольшее значение в функциях в стиле агентов: пять последовательных вызовов занимают примерно в пять раз больше времени, чем один, независимо от того, насколько быстр каждый вызов. Измеряйте две отдельные вещи, а не одну. Время до первого токена определяет, кажется ли интерфейс живым, и если вы стримите ответ, пользователь начинает читать немедленно. Общее время завершения имеет значение для фоновой задачи, где никто не наблюдает. Работающий рецепт нагрузочного теста за несколько долларов токенов: 1. Соберите от 30 до 50 реальных промптов из вашего прототипа, а не синтетических. Форма промпта определяет всё. 2. Запустите их последовательно на двух или трёх моделях-кандидатах и запишите время до первого токена и общее время для каждой. 3. Запустите их снова при ожидаемом пиковом параллелизме, используя простой скрипт, который запускает N запросов одновременно, и посмотрите, сохраняются ли числа. 4. Сообщите медиану и самые медленные 5 процентов. Медленный хвост — это то, что генерирует тикеты в поддержку. Цифры задержки для каждой модели и ограничения частоты запросов не публикуются, поэтому это измерение — не необязательное домашнее задание, это единственный реальный ответ. О позиции надёжности и что проверить перед запуском, смотрите [Atlas Cloud в продакшене](https://ask.atlascloud.ai/atlas-cloud-reliable-production?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=estimate-ai-inference-capacity-latency-cost). ## Соображения для покупателя Оценивайте запросы на пользователя с запасом. Реальные пользователи повторяют попытки, переформулируют и бросают на полпути. Добавление 50 процентов запаса к вашему количеству запросов ничего не стоит на бумаге и предотвращает неприятный месяц. Следите за историей разговора. Если вы пересылаете полную расшифровку на каждом ходу, входные токены растут с каждым сообщением в потоке, и ваше среднее на запрос уходит значительно выше запланированных 1 500. Обрезайте или резюмируйте старые ходы. Не покупайте контекст, который вы никогда не заполните. Несколько моделей имеют очень большие окна, такие как контекст в 1 048 576 токенов на deepseek-v4-flash и 400 000 на gpt-5.1, но вам выставляют счёт за отправленные токены, а не за размер окна. Большое окно — это страховка, а не стоимость. Установите жёсткий лимит вывода в вашем запросе и проверьте, что ответы всё ещё хороши при этом лимите. Это изменение с лучшим соотношением экономии к усилиям. Наконец, `moonshotai/kimi-k3` и `zai-org/glm-5.3` появляются в каталоге, но перечислены и ещё не обслуживаются, поэтому не стройте план запуска вокруг них. ## FAQ В: Как превратить количество пользователей в месячный счёт за AI? О: Умножьте токены на запрос на запросы на пользователя в день на пользователей, разделите входные и выходные отдельно, затем умножьте каждое на опубликованную цену за 1M токенов и на 30. Каждый шаг использует число, которое вы либо измеряете, либо читаете из прайс-листа. В: Что на самом деле делает AI-ответ медленным? О: В основном длина вывода, потому что токены генерируются по одному за раз, плюс длина промпта, размер модели и сколько последовательных вызовов ваша функция связывает вместе. Задержка для каждой модели не публикуется, поэтому измеряйте её на ваших собственных промптах. В: Какой самый большой рычаг стоимости? О: Ограничение длины вывода. Выходные токены стоят дороже входных токенов на каждой модели в каталоге, от 2x на deepseek-v4-flash до 8x на gpt-5.1, поэтому более короткий ответ экономит больше, чем более короткий промпт. ## Заключение Разделите вопрос на два, и он перестанет быть пугающим. Стоимость — это расчёт из пяти строк с опубликованными ценами, и для типичного небольшого приложения она составляет низкие сотни долларов в месяц на эффективной модели, а не тысячи, которых люди боятся. Задержка и мощность — это проблемы измерения, а не поиска. Потратьте день на прогон ваших реальных промптов через две или три модели, запишите первый токен и общее время, ограничьте длину вывода, и вы запуститесь с числами, за которые вы действительно можете поручиться.