Корпоративный LLM за бетонной стеной: как сэкономить $15 000 в месяц на токенах

Зачем платить за воздух? Математика токенов

Откройте счет за API. Посмотрите на цифру в конце месяца. Теперь умножьте на 12. Это ваш годовой бюджет на облачные модели. А теперь представьте, что эта сумма могла бы пойти на оборудование, которое останется у вас навсегда.

Возьмем типичную команду из 10 разработчиков. Каждый делает 100 запросов в день по 500 токенов. GPT-4.5 (актуальная версия на февраль 2026) стоит $0.15 за 1K токенов выходных. Простая математика:

developers = 10
requests_per_day = 100
tokens_per_request = 500
days_in_month = 22
cost_per_1k = 0.15

monthly_cost = developers * requests_per_day * tokens_per_request * days_in_month * cost_per_1k / 1000
# Результат: $16 500 в месяц

Да, вы правильно прочитали. Шестнадцать с половиной тысяч долларов. Ежемесячно. За доступ к чужому компьютеру.

Железо: не покупайте то, что советуют все

Первый совет из интернета: "Берите H100, это стандарт индустрии". Второй совет: "RTX 4090 хватит на все". Оба совета - откровенная чушь для корпоративного использования.

H100 стоит как квартира в Москве. 4090 - игровая карта с ограниченной VRAM. Вам нужен баланс между ценой, памятью и надежностью.

Почему именно RTX A6000, а не что-то новее? Потому что на февраль 2026 это проверенное временем решение с драйверами, которые не ломаются каждый вторник. И да, 192GB VRAM в сумме - это почти все современные модели в полной точности.

1 Собираем сервер: что нужно знать до покупки

Забудьте про игровые материнские платы. Вам нужен серверный чипсет, который выдержит 4 видеокарты на полной мощности. EPYC или Xeon. Лично я использую EPYC 9554 - 64 ядра, 128 потоков, 12 каналов памяти.

• Материнская плата: Supermicro H13SSL-N или аналог с 5+ PCIe x16
• Память: 256GB DDR5 ECC минимум. Лучше 512GB
• Блок питания: 1600W минимум. Два блока 1200W в режиме redundancy
• Охлаждение: не серверные вентиляторы, они звучат как взлетающий Боинг
• Корпус: 4U rackmount с хорошим airflow

Модели 2026: что действительно работает локально

Забудьте про ChatGPT. Забудьте про Claude 3.5. Они не ваши. Ваши модели - это то, что вы можете скачать, изменить и запустить без разрешения.

На февраль 2026 года есть три категории моделей, которые стоит рассматривать:

1. Meta Llama 3.2 405B - если у вас действительно много VRAM. В 4-битной квантовке требует ~80GB
2. DeepSeek Coder-V3 67B - лучшая модель для кода. Работает на 2x A6000
3. Qwen2.5 72B - универсальная рабочая лошадка с отличным русским
4. CodeLlama 70B - проверенный временем вариант для разработки

"А как же Mistral?" - спросите вы. Mistral Large 2 хорош, но на февраль 2026 он все еще проприетарный. Вам нужны веса. Полные, открытые, без ограничений.

2 Скачиваем и конвертируем модель

Не берите модели с Hugging Face как есть. Они в формате safetensors, а вам нужен GGUF для эффективной работы. Конвертируйте сами.

# Устанавливаем llama.cpp (актуальная версия на февраль 2026)
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make -j$(nproc) LLAMA_CUDA=1

# Скачиваем модель (пример для Qwen2.5 72B)
pip install huggingface-hub
huggingface-cli download Qwen/Qwen2.5-72B --local-dir ./qwen2.5-72b

# Конвертируем в GGUF
python convert.py ./qwen2.5-72b --outtype q4_0 --outfile qwen2.5-72b-q4_0.gguf

# Квантуем для экономии памяти (q4_0 - хороший баланс)
./quantize qwen2.5-72b-q4_0.gguf qwen2.5-72b-q4_0-Q4_0.gguf Q4_0

Развертывание: выбираем серверное ПО

Тут три пути, и все ведут в разные стороны:

1. llama.cpp с server - самый легковесный, но без веб-интерфейса
2. Ollama - просто, но ограниченно в настройках
3. vLLM - промышленное решение, но сложнее в настройке

Я рекомендую начать с llama.cpp server. Почему? Потому что он работает везде, потребляет минимум ресурсов и его можно интегрировать с чем угодно.

# Запускаем сервер на всех GPU
./server -m ./models/qwen2.5-72b-q4_0-Q4_0.gguf \
  -c 4096 \
  -ngl 99 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080 \
  --parallel 4 \
  -tb 128

Что значат эти флаги?

• -ngl 99 - загрузить все слои на GPU (сколько поместится)
• --parallel 4 - обрабатывать 4 запроса одновременно
• -tb 128 - размер батча для пула контекста

Если у вас несколько серверов с GPU, посмотрите на llama.cpp RPC-server. Это позволяет распределить одну модель по нескольким машинам.

3 Настраиваем сетевой доступ и безопасность

Запустить сервер на 0.0.0.0 - это пригласить всех в гости. Не делайте так в корпоративной сети.

# Правильно: ограничиваем IP-адреса
./server -m ./models/model.gguf \
  --host 192.168.1.100 \
  --port 8080 \
  --api-key corporate-llm-2026-secret

Добавьте nginx как reverse proxy с SSL:

# /etc/nginx/sites-available/llm-server
server {
    listen 443 ssl;
    server_name llm.internal.company.com;

    ssl_certificate /etc/ssl/certs/company.crt;
    ssl_certificate_key /etc/ssl/private/company.key;

    location / {
        proxy_pass http://192.168.1.100:8080;
        proxy_set_header X-API-Key "corporate-llm-2026-secret";
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        proxy_read_timeout 300s;
    }
}

Интеграция: как разработчики будут это использовать

Самый частый вопрос: "А как мне теперь вместо OpenAI API использовать ваш сервер?" Ответ: почти так же.

Для VS Code есть расширения, которые поддерживают локальные серверы. Cursor, Continue.dev, Tabnine - все они умеют работать с локальными endpoint.

Но лучше написать простой клиент для команды:

# corporate_llm_client.py
import requests
import json

class CorporateLLM:
    def __init__(self, base_url="https://llm.internal.company.com"):
        self.base_url = base_url
        self.api_key = "corporate-llm-2026-secret"
    
    def complete(self, prompt, max_tokens=500):
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/completion",
            json={
                "prompt": prompt,
                "max_tokens": max_tokens,
                "temperature": 0.7,
                "stop": ["\n\n", "###"]
            },
            headers={"X-API-Key": self.api_key},
            timeout=300
        )
        return response.json()["content"]

# Использование
llm = CorporateLLM()
code = llm.complete("Напиши функцию на Python для парсинга JSON")
print(code)

Типичные ошибки и как их избежать

Я видел десятки неудачных развертываний. Вот топ-5 ошибок:

1. Недостаточное охлаждение. 4 GPU выделяют 1400W тепла. Это как 14 утюгов. Без proper airflow они умрут через месяц.
2. Экономия на RAM. Модель 70B в GGUF загружает весь контекст в RAM. 256GB - это минимум.
3. Открытый порт. Не защищаете API ключом? Ждите криптомайнеров в вашей сети.
4. Одна модель на всех. Разработчикам нужна модель для кода, маркетологам - для текстов. Запускайте несколько инстансов.
5. Нет мониторинга. Не знаете, сколько токенов генерируете? Какова загрузка GPU? Поставьте Prometheus + Grafana.

Для мониторинга добавьте простой endpoint:

# monitoring.py
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import time

gpu_util = Gauge('llm_gpu_utilization', 'GPU utilization percent')
tokens_per_sec = Gauge('llm_tokens_per_second', 'Generation speed')

# В основном коде сервера
while True:
    # Получаем метрики от CUDA
    gpu_util.set(get_gpu_utilization())
    tokens_per_sec.set(current_speed)
    time.sleep(5)

Стоит ли оно того? Реальная экономия

Давайте посчитаем еще раз, но с учетом всех затрат:

• Оборудование: $25 000 (4x A6000 + сервер)
• Электричество: $300 в месяц (1.5kW * 24h * 30d * $0.28)
• Обслуживание: $500 в месяц (условно)

Итого капитальные затраты: $25 000. Операционные: $800/месяц.

А экономия? $16 500 в месяц на токенах. Чистая экономия в первый месяц после вычета операционных расходов: $15 700. Окупаемость оборудования: менее двух месяцев.

Но главное не деньги. Главное - контроль. Ваши данные не уходят к OpenAI. Ваши промпты не используются для обучения следующих моделей. Вы можете fine-tune модель на вашем коде. Вы можете запустить инференс в 3 ночи, когда облачные API лимитируют вас.

Что будет через год?

На февраль 2026 модели стали умнее, но и больше. Llama 4 уже на горизонте, и она будет требовать еще больше памяти. Ваше оборудование должно быть с запасом.

Тренд ясен: компании забирают ИИ под свой контроль. Как когда-то они забирали сервера из датацентров в свои серверные. Тот, кто сегодня развернет локальную инфраструктуру, через год будет иметь не только экономию, но и экспертизу, которую не купишь за деньги.

Начните с малого. Одна карта. Одна модель. Десять разработчиков. Посчитайте экономию. Покажите руководству. Затем масштабируйтесь.

Потому что платить каждый месяц за то, что можно купить один раз - это не бизнес. Это аренда собственного мозга.