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Llama Self-Hosting-Kostenschätzer

Self-Hosting offener Modelle kann API-Preise bei Scale schlagen — wenn GPUs richtig dimensioniert sind. Dieser Schätzer nutzt Hosting-Profile für Llama-Modelle (VRAM-Hinweise) plus Ihre $/h-Annahmen. Für API-Token-Preise über Meta und andere Anbieter (DeepSeek, GLM, Qwen, Grok, …) nutzen Sie den LLM-Token-Rechner mit Live-OpenRouter-Raten.

Llama Self-Hosting-Kostenschätzer

Hosting profiles from AI model registry · 3 models

Min VRAM
40 GB
~1 x A100 80GB
GPUs
1
Monthly
$2,160
Annual
$25,920

So nutzen Sie dieses Tool

  1. Wählen Sie die Llama- (oder Registry-) Modellgröße.
  2. Geben Sie GPU-Stundenpreis und Stunden pro Monat ein.
  3. Prüfen Sie geschätzte GPU-Anzahl aus VRAM-Hinweisen und Monatskosten.

Funktionen

  • Hosting-Profile mit VRAM-Hinweisen
  • VRAM-basierte GPU-Anzahl-Schätzung
  • Konfigurierbare $/h und Stunden/Monat
  • Passt zu Live-OpenRouter-API-Preis-Tools

Beispiel

Self-hosted GPU rough cut

Beispiel

Pick GPU class, batch size, and requests per day in the form.

Das erhalten Sie

Gets a ballpark monthly hardware + power envelope—not cloud API per-token pricing.

Häufig gestellte Fragen

How many GPUs does Llama 4 Maverick need?
Maverick (~400B MoE) typically needs multiple 80GB-class GPUs depending on quantization. The estimator divides listed min VRAM by 80GB as a planning heuristic — not a capacity guarantee.
When does self-hosting become cheaper than API?
Often around tens of millions of tokens per month for large MoE models, but spot pricing, utilization, and ops overhead dominate. Compare against managed APIs for your real volume.

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