論文の概要: A Cost-Benefit Analysis of On-Premise Large Language Model Deployment: Breaking Even with Commercial LLM Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18101v1
• Date: Sat, 30 Aug 2025 06:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-28 15:30:14.353425
• Title: A Cost-Benefit Analysis of On-Premise Large Language Model Deployment: Breaking Even with Commercial LLM Services
• Title（参考訳）: オンプレミス大規模言語モデル展開の費用便益分析:商用LLMサービスにおいても破局
• Authors: Guanzhong Pan, Haibo Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はますます普及している。 AIを生産性に使いたい組織は、今、重要な決定に直面している。 商用のLLMサービスに加入したり、独自のインフラストラクチャ上でモデルをデプロイすることも可能だ。 OpenAI、Anthropic、Googleといったプロバイダのクラウドサービスは、最先端のモデルへの容易にアクセスでき、スケールしやすく、魅力的です。 しかし、データプライバシ、サービスプロバイダの切り替えの難しさ、長期運用コストに対する懸念は、オープンソースモデルのローカル展開への関心を惹き付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8546764874145443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are becoming increasingly widespread. Organizations that want to use AI for productivity now face an important decision. They can subscribe to commercial LLM services or deploy models on their own infrastructure. Cloud services from providers such as OpenAI, Anthropic, and Google are attractive because they provide easy access to state-of-the-art models and are easy to scale. However, concerns about data privacy, the difficulty of switching service providers, and long-term operating costs have driven interest in local deployment of open-source models. This paper presents a cost-benefit analysis framework to help organizations determine when on-premise LLM deployment becomes economically viable compared to commercial subscription services. We consider the hardware requirements, operational expenses, and performance benchmarks of the latest open-source models, including Qwen, Llama, Mistral, and etc. Then we compare the total cost of deploying these models locally with the major cloud providers subscription fee. Our findings provide an estimated breakeven point based on usage levels and performance needs. These results give organizations a practical framework for planning their LLM strategies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はますます普及している。 AIを生産性に使いたい組織は、今、重要な決定に直面している。 商用のLLMサービスに加入したり、独自のインフラストラクチャ上でモデルをデプロイすることも可能だ。 OpenAI、Anthropic、Googleといったプロバイダのクラウドサービスは、最先端のモデルへの容易にアクセスでき、スケールしやすく、魅力的です。 しかし、データプライバシ、サービスプロバイダの切り替えの難しさ、長期運用コストに対する懸念は、オープンソースモデルのローカル展開への関心を惹き付けている。 本稿では,商用サブスクリプションサービスと比較して,オンプレミスのLCM展開が経済的に実現可能かどうかを組織が判断するための費用対効果分析フレームワークを提案する。 我々は、Qwen、Llama、Mistralなど、最新のオープンソースモデルのハードウェア要件、運用コスト、パフォーマンスベンチマークを検討します。 次に、これらのモデルをローカルにデプロイする総コストと、主要なクラウドプロバイダのサブスクリプション料金を比較します。 この結果から, 使用状況と性能の要件に基づいて, ブレークスルーポイントの推定値が得られた。 これらの結果は、組織にLSM戦略を計画するための実践的な枠組みを与えます。

関連論文リスト

• Collaborative LLM Inference via Planning for Efficient Reasoning [50.04696654679751]
  本稿では,プランナーモデルがまず,その問題の蒸留および高レベルの抽象化として定義されたプランを生成するテストタイム協調フレームワークを提案する。 小型と大型のモデルは、プランナーと理性士として交代で働き、複雑なタスクを協調的に解決するために、多ラウンドのカスケードでプランを交換する。 提案手法は,強力なプロプライエタリモデルに匹敵する精度を実現し,有償推論への依存を著しく低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-13T08:35:50Z)
• Cost-Optimal Grouped-Query Attention for Long-Context Modeling [58.10054123910204]
  Grouped-Query Attention(GQA)は、大規模言語モデルにおける注目層の計算コストを削減するための広く採用されている戦略である。 我々は,文脈長,モデルサイズ,GQA構成,モデル損失の関係を分析する。 コスト最適GQA構成の導出法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T17:50:42Z)
• COSMosFL: Ensemble of Small Language Models for Fault Localisation [11.720815956899116]
  投票機構を用いたタスクレベルのLCMアンサンブル手法であるCOSMosを提案する。 本稿では, LLMの精度とエネルギー消費, 推定時間, 使用するトークン数といった様々なコストとの間の費用対効果のトレードオフについて報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T06:09:26Z)
• Doing More with Less: A Survey on Routing Strategies for Resource Optimisation in Large Language Model-Based Systems [1.430963201405577]
  LLM(Large Language Model)ベースのシステムは、通常、すべてのユーザクエリを処理するために単一の汎用LLMで設計される。 これらのシステムは、異なるクエリが異なるレベルの推論、ドメイン知識、または前処理を必要とするため、非効率である可能性がある。 したがって、より小さなまたは特殊なモデルなど、より適切なコンポーネントにクエリをルーティングするためにルーティングメカニズムを使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T12:08:38Z)
• Large Language Model as a Catalyst: A Paradigm Shift in Base Station Siting Optimization [62.16747639440893]
  大規模言語モデル(LLM)とその関連技術は、特に迅速な工学とエージェント工学の領域において進歩している。 提案するフレームワークは、検索拡張生成(RAG)を組み込んで、ドメイン固有の知識を取得してソリューションを生成するシステムの能力を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T08:43:32Z)
• Assessing Economic Viability: A Comparative Analysis of Total Cost of Ownership for Domain-Adapted Large Language Models versus State-of-the-art Counterparts in Chip Design Coding Assistance [10.364901568556435]
  本稿では,ドメイン適応型大言語モデル (LLM) と最先端LLM (SoTA) の比較検討を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T23:37:56Z)
• MobiLlama: Towards Accurate and Lightweight Fully Transparent GPT [87.4910758026772]
  近年のLarge Language Models (LLM) 開発において,"Bigger the Better" が主流となっている。 本稿では、リソース制約のあるデバイスに対して、正確かつ効率的なSLM(Small Language Models)を設計する上での課題に対処し、"less is more"パラダイムについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T18:59:03Z)
• Cache me if you Can: an Online Cost-aware Teacher-Student framework to Reduce the Calls to Large Language Models [13.799197575126442]
  中小企業(中小企業)は、大規模なタスク固有のトレーニングデータセットを作成する費用を支払うことができない。 大規模言語モデルをプロンプトできるサードパーティサービスは、現在、通話1回あたりの支払いを必要としている。 本稿では,従来の応答をキャッシュし,ローカルな安価なモデルをトレーニングすることで,LCMへの呼び出しを削減できるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T10:05:07Z)
• Cheaply Evaluating Inference Efficiency Metrics for Autoregressive Transformer APIs [66.30706841821123]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理において多くの最先端システムに電力を供給する。 LLMは、推論時でさえ非常に計算コストが高い。 モデル間での推論効率を比較するための新しい指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T21:51:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。