Gratis verktyg

    LLM Inference Cost Estimator

    Estimate hosted API costs with separate standard and cached input pricing, output pricing and RAG retrieval costs.

    Förstå LLM Cost Components

    Denna kalkylator hjälper till att uppskatta real-världens inferenskostnader genom att factoring i optimeringar och overhead.

    Baskostnader

    Förfrågningar/dag

    10K = liten app • 100K = medium • 1M+ = företag

    Token räknar

    1.5K ingång (prompt + kontext) • 300 utgång (respons)

    Modellprissättning

    Enter the current standard, cached-input and output prices from your provider

    Smarta optimeringar

    Prompt Caching

    Cached tokens use their own provider price rather than being treated as free

    Hosted vs self-hosted

    Quantization affects self-hosted capacity, not unrelated API or retrieval charges

    RAG återhämtning

    Vektorsökning + inbäddningskostnader per fråga

    verkliga faktorer

    Trafikmönster

    Peak timmar kan vara 3-5x genomsnittlig belastning

    Felhantering

    Retries och timeouts lägger till 5-15% överhead

    Modell urval

    Mindre modeller för enkla uppgifter kan minska kostnaderna 10x

    Pro Tips för kostnadsoptimering

    Batchbearbetning

    Grupp liknande förfrågningar tillsammans

    Smart Routing

    Route enkla frågor till mindre modeller

    Svar Streaming

    Förbättra upplevd hastighet, minska timeouts

    Användarövervakning

    Spårkostnad per användare/funktion

    Kostnadsinsatser

    Hosted API estimate only. Use your provider's current prices. Self-hosted quantization changes infrastructure throughput and must be modelled separately; it does not discount retrieval or other API charges.

    Daglig kostnad: $0.00
    Månadskostnad (30d): $0.00

    Minska Token Kostnader

    Optimera din token användning för maximal effektivitet

    Använd kortare, mer fokuserade prompts
    Implementera snabb cachning för upprepade frågor
    Använd mindre modeller i förekommande fall
    Batchförfrågningar om möjligt

    Optimera prestanda

    Förbättra effektiviteten genom teknisk optimering

    Evaluate quantization only within a separate self-hosted capacity model
    Använd effektiva serveringsramverk (vLLM, TensorRT-LLM)
    Optimera RAG-hämtning med vektorcaching
    Ställ in autoscaling för rörliga laster

    Monitor & Budget

    Spåra och kontrollera dina LLM-infrastrukturkostnader

    Skapa kostnadsvarningar och budgetar
    Spårkostnad per förfrågan/användare/funktion
    Monitor cache hit rates och justera strategier
    Regelbunden leverantör prissättning recensioner