Что это значит
Самостоятельный инференс часто выглядит как способ забрать расходы на LLM под контроль: поставил карту, поднял vLLM, настроил лимиты - и дальше платишь только за железо. Но этот разбор показывает более неприятную картину: итоговую экономику определяет не столько сама модель, сколько форма нагрузки. При соотношении входа и выхода 452:1 повторяющийся контекст становится главным активом, а KV-кэш - не оптимизацией «на потом», а базовой частью архитектуры.
Для контент-завода это особенно полезный сигнал. Если ты строишь цепочку из агентов для расшифровки, редактуры, адаптации под площадки и проверки публикаций, каждый следующий вызов может таскать один и тот же системный промпт, бренд-гайд и историю материала. Без кэширования ты платишь за повторение контекста и упираешься в задержки, даже если выбрал более дешёвую или мощную модель. Собственный контур при этом не становится автоматически дешевле облака: железо, настройка, простои и отладка тоже входят в себестоимость.
Что делать сейчас: собери журнал реальных запросов своего пайплайна и отдельно посчитай повторяющийся вход, новый вход и выход. Затем протестируй KV-кэш на типовых агентских сценариях, а не на одиночном запросе. Сравни стоимость полного цикла с облачным API и не принимай решение о покупке GPU, пока не увидишь профиль нагрузки. Иногда самый выгодный «инференс» - не новая карта, а правильно организованный контекст.
