Custo e desempenho em IA
A trilha de quem já colocou IA no ar e tomou um susto na fatura.
Ao final desta trilha, você consegue
Você vai saber de onde vem cada dólar da sua conta e quais alavancas realmente reduzem custo.
Entre para marcar etapas concluídas e acompanhar seu progresso nesta trilha.
- ArtigoEtapa 1
FinOps para IA: como controlar o custo de LLMs e GPUs
Entenda de onde vem o custo de IA, de tokens a GPU ociosa, e aplique as alavancas que mais reduzem a conta: roteamento de modelos, cache, batch, tags e orçamento.
Por que agora: O mapa de onde o dinheiro vaza em carga de IA.
- LaboratórioEtapa 2
Calculadora de GPU
On-demand, spot ou reservada: veja o ponto de equilíbrio com seus números.
Por que agora: Rode os seus números: on-demand, spot ou reservada?
- JogoEtapa 3
Corrida de GPU
Aumente o batch para ganhar velocidade — sem estourar a VRAM e travar tudo.
Por que agora: A intuição do trade-off entre batch, memória e throughput.
- LaboratórioEtapa 4
Simulador de Latência
Escolha origem e destino e veja o piso físico da latência, camada por camada.
Por que agora: Desmonte o tempo de resposta em camadas e veja o piso físico.
- JogoEtapa 5
Órbita Edge
Posicione nós de edge no globo e descubra que latência é física, não configuração.
Por que agora: Posicionar nós no globo mostra por que edge existe.
- ArtigoEtapa 6
Observabilidade de LLM: tokens, custo, latência e qualidade
Monte a observabilidade de uma aplicação com LLM: registre tokens, custo, TTFT e recusas, avalie qualidade por amostragem e responda 'por que o custo subiu?'.
Por que agora: Sem medir, você não sabe por que a conta subiu. Fecha a trilha.