La infraestructura para ejecutar modelos de lenguaje de gran escala (LLM) depende de tres factores clave: el tamaño del modelo, el volumen de tráfico y la estabilidad de la demanda. Este análisis técnico detalla cómo calcular el hardware necesario para evitar pagar por capacidad ociosa, comparando opciones de autoalojamiento, alquiler de GPUs y APIs gestionadas. Para modelos cuantizados de 7B a 8B parámetros, un servidor VPS con 12 GB de RAM y almacenamiento NVMe es la opción más eficiente, ofreciendo un coste mensual de entre 20 y 56 dólares. Sin embargo, al superar los 13B parámetros o ante tráfico concurrente real, se requiere hardware dedicado, con costes que oscilan entre 169 dólares mensuales para tarjetas L4 o 3,99 dólares por hora para GPUs H100. El artículo destaca la importancia del caché KV, que puede añadir hasta 42 GB de memoria para conversaciones de 128k tokens, y la cuantización Q4, que reduce el consumo de VRAM un 75% frente a FP16. Vultr se posiciona como la opción destacada por su facturación por hora, que permite probar cargas de trabajo intermitentes sin costes fijos, y su cobertura global con 32 regiones. Aunque otras plataformas como RackNerd ofrecen precios más bajos para cargas constantes, Vultr ofrece mayor flexibilidad y rendimiento de almacenamiento. La decisión final debe considerar la privacidad, que a menudo obliga al autoalojamiento, y el balance entre coste y complejidad operativa.
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