Calculateur de coûts d'infrastructure IA
Estimez gratuitement en ligne les dépenses d'infrastructure totales de vos applications IA. Modélisez le coût des tokens d'API LLM, le calcul GPU, les bases de données vectorielles, le stockage, l'egress réseau, les serveurs applicatifs, l'observabilité et plus encore, avec des vues mensuelles et annuelles, un classement des postes de coût et une marge de précaution personnalisable.
Estimate total monthly and annual infrastructure expenses for your AI application - covering LLM APIs, GPU compute, storage, networking, orchestration, and observability.
LLM API Usage
Embedding API
GPU / Self-Hosted Compute
Total AI Infrastructure Cost (Monthly)
Compute
$412.16
42.1%
Storage
$18.80
1.9%
Networking
$9.10
0.9%
Ops + Overhead
$539.01
55.1%
All Cost Components - Ranked by Spend
Compute (LLM + GPU)
$412.16/mo
Storage
$18.80/mo
Networking
$9.10/mo
Ops + Overhead
$539.01/mo
Overhead & Contingency
Added to subtotal to cover unexpected usage spikes, support escalations, and untracked minor services.
Les couches de coût d'une application IA
Le coût d'une app IA ne se limite pas aux tokens du LLM. Bases vectorielles, calcul, stockage, egress réseau et observabilité s'additionnent vite et sont souvent oubliés dans les premières estimations.
Parcourez chaque onglet et saisissez vos volumes réels de tokens, instances, gigaoctets et requêtes pour obtenir une vision complète des dépenses mensuelles et annuelles.
- API LLM : tokens d'entrée et de sortie selon le modèle et le volume de requêtes.
- Calcul GPU : heures d'instance et utilisation pour l'inférence maison ou l'entraînement.
- Bases vectorielles et stockage : vecteurs, index, métadonnées et charges utiles.
- Réseau : egress de données, CDN et transfert inter-zones.
- Serveurs applicatifs, orchestration et observabilité : le reste du stack d'exploitation.
Comment utiliser le classement des coûts
L'outil classe les catégories du poste le plus élevé au plus faible : commencez par le haut pour trouver la plus grande marge d'optimisation.
- Saisissez le volume de tokens et le modèle pour calculer la dépense d'API LLM.
- Ajoutez le calcul, les bases vectorielles, le stockage, le réseau et les serveurs applicatifs.
- Incluez l'observabilité et une marge de précaution de 10-15 %.
- Consultez le classement des postes et les vues mensuelle et annuelle pour fixer le budget.
Choisir entre API managée et auto-hébergement
L'auto-hébergement des modèles peut réduire fortement le coût par token quand l'utilisation est élevée et régulière, mais coûte cher si le GPU reste souvent inactif. Comparez les deux scénarios avec vos propres volumes avant de décider.
- Sous 60 % d'utilisation GPU, les API managées sont souvent moins chères.
- Avec un débit élevé et stable, un GPU dédié peut réduire drastiquement le coût par token.
- Intégrez le coût d'ingénierie et de maintenance de l'auto-hébergement, pas seulement l'instance.
- Prévoyez une marge de précaution pour les pics de trafic ou les bots.
Foire aux questions
Un calculateur de coûts d'infrastructure IA estime les dépenses récurrentes totales d'une application IA sur toutes les couches d'infrastructure : API LLM, API d'embedding, calcul GPU, bases de données vectorielles, stockage objet, bases relationnelles, CDN, egress réseau, serveurs applicatifs, orchestration et observabilité. Il aide les développeurs et les équipes produit à projeter des budgets réalistes avant la mise en production. Il fonctionne entièrement dans votre navigateur, sans inscription.
Le pourcentage de surcharge ajoute une marge de précaution aux coûts modélisés pour couvrir les petits services non comptabilisés, les pics d'usage inattendus (moment viral ou trafic de bots), les ajustements tarifaires des fournisseurs, les escalades de support et les frais divers difficiles à prévoir. Une marge de 10-15 % est une bonne pratique d'ingénierie courante en estimation de coûts cloud.
Non. Le calculateur fonctionne à 100 % côté client, dans votre navigateur. Volumes de tokens, nombre d'instances, tailles de stockage et toutes les entrées de coût sont traités localement sur votre appareil et jamais envoyés à un serveur. Vos données d'infrastructure sont totalement privées et sécurisées.
L'inférence auto-hébergée devient généralement compétitive avec les API managées lorsque l'utilisation du GPU dépasse durablement 60-70 %. À faible utilisation, vous payez des heures de GPU inactives que la tarification managée évite. À grande échelle avec un débit constant, une seule A100 à 3 $/h peut traiter des volumes de tokens équivalents bien moins cher qu'une tarification managée au token. Utilisez l'onglet Calcul du calculateur pour comparer les deux scénarios avec vos volumes.
Pour un système RAG, les coûts d'embedding viennent de deux sources : l'ingestion initiale du corpus (vectoriser tous vos documents) et la vectorisation continue des requêtes à l'exécution. Pour les coûts récurrents, multipliez votre volume quotidien de requêtes par la longueur moyenne en tokens, puis appliquez le tarif par million de tokens de votre fournisseur. text-embedding-3-small d'OpenAI coûte 0,02 $/M tokens, très bon marché face aux coûts de génération du LLM.
Les coûts d'egress varient fortement selon le fournisseur. AWS facture ~0,09 $/Go sortant vers internet, GCP ~0,08 $/Go et Azure ~0,087 $/Go. Cloudflare Workers et R2 n'ont aucun frais d'egress, ce qui les rend attractifs comme couche de cache. Les applications IA qui diffusent de longues complétions ou renvoient de l'audio ou des images synthétisées peuvent générer 50-500 Go/mois d'egress à l'échelle, ce qui monte vite chez les fournisseurs cloud traditionnels.
Estimation approximative : pour 1 million de documents de 512 tokens avec des embeddings float32 en 1536 dimensions, les vecteurs bruts représentent environ 6 Go avant la surcharge de l'index HNSW (qui ajoute 10-30 %). Avec les métadonnées et les charges utiles, comptez ~10 Go par million de documents. La quantification int8 (prise en charge par Qdrant) réduit de 4× et la quantification binaire de 32×, avec de légères pertes de rappel.
Pour la plupart des applications IA, les coûts de CDN sont minimes face aux API LLM et au calcul. Le CDN est surtout pertinent pour servir des assets statiques (frontend, documentation), et les grands fournisseurs facturent 0,01 à 1,00 $ par million de requêtes. Toutefois, si votre application IA diffuse des médias générés (images, audio, vidéo) via CDN, les coûts de stockage et de transfert peuvent devenir significatifs selon les volumes et la taille des fichiers.