Calcolatore del punto di pareggio: GPU dedicata vs API Cloud LLM
Individua l’esatto volume giornaliero di richieste e la soglia mensile di token oltre cui le GPU dedicate battono le API Cloud a consumo — valutando sconti di prompt caching, ore attive di noleggio e la capacità fisica del cluster GPU di sostenere i tok/s richiesti.
Volume di lavoro, tariffe API e costi GPU
Matrice completa delle specifiche di acceleratori e memoria unificata
| Acceleratore / Sistema | Tariffa cloud tipica $/h | Costo GPU dedicata a 30 giorni | Richieste giornaliere di pareggio | Velocità decod. stimata |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 24GB | $0.29/hr | $209/mo | 14,061 req/d | OOM (TP≥2) |
| RTX 4090 24GB | $0.44/hr | $317/mo | 21,334 req/d | OOM (TP≥2) |
| RTX 5090 32GB | $0.79/hr | $569/mo | 38,304 req/d | OOM (TP≥2) |
| Apple M-Max 64GB | $0.22/hr | $158/mo | 10,667 req/d | 14.6 tok/s |
| Mac Studio 128GB | $0.32/hr | $230/mo | 15,516 req/d | 14.6 tok/s |
| Mac Studio 192GB | $0.48/hr | $346/mo | 23,273 req/d | 21.4 tok/s |
| NVIDIA A100 80GB | $1.49/hr | $1073/mo | 72,243 req/d | 61.3 tok/s |
| NVIDIA H100 80GB | $2.39/hr | $1721/mo | 115,879 req/d | 100.7 tok/s |
Perché utilizzo e prompt caching spostano la curva di break-even
Le API Cloud a consumo azzerano i costi di inattività e scontano dal 75% al 90% i prompt di sistema ripetuti, rendendo i carichi discontinui a basso ciclo di lavoro molto più convenienti su endpoint gestiti rispetto a GPU noleggiate 24/7.
Non appena pipeline continue in background, agenti di coding o traffico RAG ad alta concorrenza mantengono una RTX 4090, A100 o H100 occupata oltre il ~25–35% della giornata, il costo orario fisso diventa rapidamente più vantaggioso della tariffazione per milione di token generati. Confronta dal vivo i listini API di oltre 460 provider su DevToken.