Yapay zeka çıkarımı (inference), model ince ayarı (fine-tuning) ve LLM iş yükleriniz için saatlik bulut (RunPod, Lambda, AWS) ile aylık sabit kiralık GPU sunucu arasındaki finansal başabaş noktasını ve VRAM gereksinimini hesaplayın.
Bant Genişliği: 1008 GB/s · TDP: 450W
Toplam VRAM: 24 GB
Aylık toplam 426 saat kullanım
Gereken Tahmini VRAM: ~9.6 GB
Kapasite Onayı: 1× NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB VRAM), 14B model iş yükü (9.6 GB) için tamamen yeterlidir.
Günde 14 saat üzeri kesintisiz kullanımda, sabit kiralık (Dedicated Bare-Metal) sunucu kullanmak ayda ₺5.005 ($130) tasarruf sağlar.
RTX 4090/5090 tüketici GPU'ları, FP16 yerine FP8 ve INT4 çıkarımda (Inference) A100/H100'e kıyasla 4 kat daha yüksek fiyat/performans sunar.
HostBilgim tarafından sağlayıcıların resmi sitelerinden çekilmiş, doğrulanmış ve güncel GPU teklifleri.
Yapay zeka modellerinin (Llama 3.1, Qwen 2.5, DeepSeek) yaygınlaşmasıyla birlikte GPU kiralama maliyetleri şirketlerin en büyük teknoloji harcaması haline geldi. Saatlik bulut GPU platformları kısa süreli prototipler için mükemmel esneklik sunarken, düzenli çalışan servislerde sabit kiralık fiziksel (Bare-Metal) sunucular maliyeti 3 ila 5 kat aşağı çekebilmektedir.
Bir GPU sunucunun aylık kiralama bedeli genellikle günlük 8 ila 14 saat kesintisiz bulut çalışma süresine denk gelir. Eğer GPU'larınız günde 12 saatten fazla aktifse, kiralık bir fiziksel sunucuya geçmek her ay binlerce dolar tasarruf ettirir.
FP8 ve INT4 kuantizasyonlu çıkarım işlerinde NVIDIA RTX 4090 ve yeni nesil RTX 5090 kartları, pahalı kurumsal H100/A100 GPU'larına kıyasla dolar başına 4 kat daha fazla token çıktısı üretir. Çok yüksek VRAM gerektiren 405B veya tam parametre eğitimleri hariç çıkarım yüklerinde tüketici GPU kümeleri en yüksek yatırım getirisini (ROI) sunar.