Оптимизация затрат на AI-инфраструктуру: альтернативные режимы работы с нейросетями

Эволюция режимов взаимодействия с нейросетями

Традиционное взаимодействие с языковыми моделями в режиме реального времени (синхронном режиме) имеет свои преимущества – мгновенная обратная связь и интерактивность, но для многих бизнес-сценариев оно неоптимально с точки зрения стоимости. Рассмотрим более детально различные альтернативные подходы, которые предлагают крупные провайдеры AI-решений.

Асинхронный режим: сбалансированный подход

Асинхронный режим работы с нейросетями принципиально отличается от синхронного тем, что не требует немедленной обработки запроса. Вместо этого:

1. Пользователь отправляет запрос к модели
2. Провайдер (например, Yandex Cloud или OpenAI) возвращает идентификатор запроса
3. Обработка происходит в фоновом режиме, когда вычислительные ресурсы менее загружены
4. По идентификатору можно проверить статус обработки и получить результат, когда он будет готов

Технические аспекты реализации:

• Запросы помещаются в очередь и обрабатываются по принципу FIFO (первым пришел – первым обслужен)
• Инфраструктура провайдера может динамически распределять нагрузку, приоритизируя синхронные запросы и обрабатывая асинхронные в периоды спада активности
• Время ожидания обычно составляет от нескольких минут до нескольких часов в зависимости от политики провайдера и текущей загрузки

Экономический эффект:

Согласно данным из исследованных источников, асинхронные запросы в среднем обходятся в 2 раза дешевле стандартных. Это позволяет значительно сократить расходы на использование нейросетей для задач, не требующих мгновенного ответа.

Пакетный режим: максимальная эффективность для массовых задач

Пакетный режим (Batch Processing) является логическим развитием асинхронного подхода и предназначен для обработки большого количества однотипных запросов одновременно.

Ключевые особенности:

• Возможность отправки сотен и даже тысяч запросов в одном пакете
• Оптимизация вычислительных ресурсов за счет непрерывной загрузки GPU
• Поддержка планирования по расписанию (например, еженедельная обработка накопленных данных)

В феврале 2025 года Yandex Cloud расширил поддержку пакетного режима для большого числа LLM и VLM моделей, включая DeepSeek VL2 Tiny, Qwen2.5 VL, Gemma3 27B и другие — всего около 20 опенсорсных нейросетей. При этом компания обещает непрерывно добавлять новые модели по мере их появления в открытом доступе.

Преимущества для бизнеса:

• Стоимость обработки в пакетном режиме вдвое ниже стандартной
• Возможность обработки огромных объемов данных без создания отдельной инфраструктуры
• Эффективная организация рабочих процессов, связанных с периодической обработкой данных

Пример использования:

Интернет-магазин с каталогом из 50,000 товаров может использовать пакетный режим для еженедельной генерации или обновления описаний всех товаров на основе их характеристик. При этом стоимость обработки будет в 2 раза ниже, чем при обработке каждого товара по отдельности в синхронном режиме.

Технологии кеширования в работе с нейросетями

Одним из наиболее перспективных направлений оптимизации затрат на использование LLM является кеширование различных компонентов запросов.

Кеширование промтов: не платите дважды за один и тот же контекст

Кеширование промтов — это механизм, позволяющий избежать повторной обработки одинаковых частей запросов. Эта технология особенно эффективна в следующих сценариях:

• Длительные системные инструкции для ассистентов
• Большие документы, используемые в качестве контекста
• Определения инструментов (tools) для агентных систем
• Многоходовые диалоги с длинной историей

Техническая реализация:

Согласно документации Anthropic, процесс кеширования промтов работает следующим образом:

1. При первом запросе с кешированием система выделяет помеченную часть запроса (prefix) для сохранения в кеше
2. Для последующих запросов система проверяет, есть ли в кеше точное совпадение с префиксом
3. Если совпадение найдено, модель использует кешированную версию вместо повторной обработки

По данным из официальной документации Anthropic (апрель 2025), кеширование промтов может обеспечить снижение стоимости до 90% для повторно используемых частей запроса и ускорение ответа на 85%. Кеш обычно имеет минимальное время жизни 5 минут, которое продлевается при каждом успешном обращении к кешу.

Сравнение цен на обработку токенов с кешированием (Anthropic Claude 3.5 Sonnet):

• Стандартная стоимость входных токенов: $3 за миллион токенов
• Стоимость записи в кеш: $3.75 за миллион токенов (на 25% дороже)
• Стоимость чтения из кеша: $0.30 за миллион токенов (на 90% дешевле)

Аналогичная функциональность под названием "Prompt Caching" доступна также в Amazon Bedrock, где она поддерживается для моделей Claude 3.7 Sonnet, Claude 3.5 Haiku, Amazon Nova и других.

Ограничения технологии:

• Минимальный размер кешируемого префикса (от 1024 до 2048 токенов в зависимости от модели)
• Необходимость полного совпадения кешируемых частей запроса
• Ограниченное время жизни кеша (обычно от 5 минут)
• Различия в реализации у разных провайдеров

KV-кеширование: оптимизация вычислительных ресурсов

В отличие от кеширования промтов, которое сохраняет входные токены, KV-кеширование (Key-Value Caching) направлено на оптимизацию вычислительных ресурсов во время инференса путем сохранения промежуточных результатов вычислений.

Принцип работы:

• Во время обработки запроса трансформерные модели генерируют ключи (K) и значения (V) для каждого слоя внимания
• При генерации последовательных токенов можно переиспользовать эти K/V пары вместо их повторного вычисления
• Это особенно важно для длинных диалогов и итеративной генерации текста

KV-кеширование является внутренней технической оптимизацией, которая обычно не отражается напрямую на ценах, но значительно повышает пропускную способность инфраструктуры и снижает латентность ответов.

Оптимизация на основе времени доступа

Ночные скидки: использование незагруженной инфраструктуры

Одним из самых интересных подходов к оптимизации затрат является использование вычислительных ресурсов в периоды низкой нагрузки. В феврале 2025 года компания DeepSeek анонсировала радикальное снижение цен на запросы к своим моделям вне пиковых часов.

Согласно официальной документации DeepSeek:

В течение суток нагрузка на серверы может различаться в несколько раз. Ночные запросы к моделям DeepSeek V3 и R1 обходятся до 4 раз дешевле стандартных, поскольку в это время серверы компании не загружены на 100%.

В подтверждение этой стратегии компания DeepSeek опубликовала график загрузки своей инфраструктуры на базе процессоров H800, который показывает значительные колебания в течение суток — от 170 до 278 узлов (каждый из которых содержит 8 GPU H800).

Экономический эффект:

По расчетам DeepSeek, даже при 100% загрузке всех узлов среднесуточная загрузка с учетом дневных пиков и ночных спадов составляет около 80%. Это означает, что около 20% вычислительной мощности остается неиспользованной, что создает возможность предлагать значительные скидки в ночное время.

Преимущества для пользователей:

• Экономия до 75% от стандартной стоимости
• Зачастую более быстрая обработка из-за меньшей загрузки серверов
• Возможность выполнения ресурсоемких задач по снижению стоимости

Хронологическая оптимизация рабочих процессов

Помимо прямой экономической выгоды от ночных скидок, компании могут оптимизировать свои рабочие процессы, связанные с нейросетями, путем их адаптации к различным временным интервалам:

Дневное время (высокая стоимость):

• Интерактивные пользовательские запросы
• Срочные аналитические задачи
• Подготовка данных для ночной обработки

Ночное время (низкая стоимость):

• Массовая обработка накопленных данных
• Генерация и обновление контента
• Обучение и тонкая настройка моделей
• Долгосрочные аналитические исследования

Такой подход позволяет максимально эффективно распределить бюджет на AI-инфраструктуру и получить максимальную отдачу от инвестиций.

Практические рекомендации по выбору оптимального режима

Для эффективного использования различных режимов работы с нейросетями рекомендуется следовать этим практическим советам:

1. Аудит AI-взаимодействий

Начните с анализа всех сценариев использования нейросетей в вашей организации и классифицируйте их по следующим параметрам:

• Скорость — через сколько секунд/минут критично получить ответ?
• Повторяемость — насколько запрос типовой и как часто повторяется префикс?
• Объём — сколько токенов/картинок в каждом вызове?
• Чувствительность к стоимости — есть ли сквозной KPI «себестоимость ответа»?

2. Матрица принятия решений

Используйте следующую матрицу для выбора оптимального режима для каждого сценария:

3. Комбинированный подход

Максимальную эффективность можно получить, комбинируя различные подходы:

Пример комплексной оптимизации:

• Использование пакетного режима для обработки больших объемов данных в ночное время (суммарная экономия до 87.5%)
• Применение кеширования промтов для часто используемых инструкций и контекста
• Разделение задач между синхронным режимом для критически важных запросов и асинхронным для второстепенных

4. Технологические рекомендации

• Для работы с большими документами: используйте кеширование промтов (экономия до 90% на повторных запросах)
• Для регулярной обработки данных: настройте пакетный режим по расписанию в ночное время (суммарная экономия до 87.5%)
• Для интерактивных чат-ботов с длинными диалогами: комбинируйте кеширование промтов и KV-кеширование
• Для обработки изображений: используйте VLM-модели в пакетном режиме (экономия около 50%)

Тенденции развития рынка и прогнозы

Анализ текущего состояния рынка позволяет выделить несколько ключевых тенденций:

1. Специализация режимов работы: разработка специфических режимов для конкретных отраслей и задач
2. Усиление конкуренции в области ценообразования: все больше провайдеров предлагают гибкие тарифные планы и альтернативные режимы работы
3. Интеграция с бизнес-процессами: внедрение AI-решений непосредственно в производственные цепочки с учетом оптимальных режимов работы
4. Развитие гибридных моделей: сочетание облачных и локальных решений для оптимизации затрат

По прогнозам аналитиков, к 2026 году доля запросов к нейросетям в альтернативных режимах (не синхронных) может достичь 70% от общего объема, что приведет к значительному снижению совокупной стоимости владения AI-инфраструктурой.

Практические примеры внедрения

Кейс #1: Оптимизация расходов на поддержку клиентов

Компания: крупный онлайн-ритейлер

Проблема: высокие затраты на обработку клиентских обращений с помощью нейросетей

Решение:

1. Внедрение кеширования промтов для часто используемых инструкций и контекста
2. Перевод аналитики обращений клиентов в пакетный ночной режим
3. Использование синхронного режима только для первичной классификации обращений

Результат: снижение затрат на обработку клиентских обращений на 62% при сохранении качества обслуживания

Кейс #2: Создание масштабируемой системы генерации контента

Компания: медиа-холдинг

Проблема: необходимость генерации большого объема контента при ограниченном бюджете

Решение:

1. Разработка системы планирования генерации контента в пакетном режиме
2. Приоритизация задач и их распределение между различными режимами
3. Использование ночных скидок для ресурсоемких задач

Результат: увеличение объема генерируемого контента в 3 раза при том же бюджете

Заключение

Альтернативные режимы работы с нейросетями открывают широкие возможности для оптимизации затрат на AI-инфраструктуру. Асинхронный и пакетный режимы, кеширование промтов и использование ночных скидок позволяют сократить расходы в несколько раз без потери качества результатов.

Ключом к успешной оптимизации является комплексный подход, учитывающий специфику задач, требования к скорости получения результатов и особенности рабочих процессов. При правильном планировании и использовании различных режимов компании могут достичь значительной экономии, сделав технологии искусственного интеллекта более доступными и эффективными.

Yandex Cloud, Amazon Bedrock, Anthropic, DeepSeek и другие провайдеры продолжают развивать различные режимы работы с нейросетями, делая их более гибкими и адаптируемыми под разнообразные бизнес-задачи. Это создает благоприятные условия для широкого внедрения AI-технологий в различных отраслях экономики.

Главный вывод: сегодня дорого платит тот, кто оставил инфраструктуру «по умолчанию». Все остальные — уже снижают себестоимость и наращивают объёмы ИИ‑продуктов.