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Coûts, facturation et exploitation

Derniers articles dans Coûts, facturation et exploitation.

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Louer un serveur GPU : architecture, performances et guide de déploiement cloud
Coûts, facturation et exploitation

Louer un serveur GPU : architecture, performances et guide de déploiement cloud

Découvrez comment louer un serveur GPU avec la bonne allocation, des vérifications de topologie, des étapes de déploiement et des tests de réception avant de vous engager sur une capacité.

28 oct. 2026Flatkey Team
Baie de serveurs GPU : guide d’architecture, de performance et de déploiement cloud
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Baie de serveurs GPU : guide d’architecture, de performance et de déploiement cloud

Guide pratique pour dimensionner, valider et déployer une capacité GPU à l’échelle d’une baie pour les charges de travail d’IA.

27 oct. 2026Flatkey Editorial Team
Inférence IA vs entraînement : performances, coûts et compromis de déploiement
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Inférence IA vs entraînement : performances, coûts et compromis de déploiement

Inférence IA ou entraînement : comparez les indicateurs de performance, les facteurs de coût, les exigences de déploiement et les cas où affiner ou servir un modèle.

26 oct. 2026Flatkey
Déploiement du parallélisme expert de vLLM pour DeepSeek et d’autres modèles MoE
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Déploiement du parallélisme expert de vLLM pour DeepSeek et d’autres modèles MoE

Déployez le parallélisme expert de vLLM pour DeepSeek et d’autres modèles MoE avec les bons paramètres, la bonne topologie, des vérifications du backend et des tests de déploiement.

26 oct. 2026Cxj
vLLM Docker : guide d’architecture, de performances et de déploiement cloud
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vLLM Docker : guide d’architecture, de performances et de déploiement cloud

Guide de déploiement de vLLM Docker sur GPU cloud : architecture, configuration compatible OpenAI, optimisation des performances, mise à l’échelle multi-GPU et vérifications de production.

26 oct. 2026Cxj
Désagrégation du préremplissage et du décodage SGLang : architecture et guide de déploiement
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Désagrégation du préremplissage et du décodage SGLang : architecture et guide de déploiement

Déployez la désagrégation du préremplissage et du décodage SGLang avec des pools de GPU distincts, le transfert du cache KV, des métriques de validation, des choix de topologie et des vérifications de déploiement.

26 oct. 2026Cxj
Coût des LLM auto-hébergés par million de tokens : un modèle reproductible des coûts GPU
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Coût des LLM auto-hébergés par million de tokens : un modèle reproductible des coûts GPU

Un modèle reproductible pour calculer le coût de service des LLM auto-hébergés à partir de la capacité GPU entièrement chargée, du débit accepté, de l’utilisation et de la qualité.

26 oct. 2026Flatkey
Coûts, facturation et exploitation

Coût de l’API OpenAI en 2026 : tableau des tarifs et calculateur

Un guide actualisé des coûts de l’API OpenAI avec les tableaux tarifaires de GPT-6, un calculateur à copier, des exemples détaillés, les frais cachés et des vérifications d’optimisation.

26 oct. 2026Cxj
Clé API OpenAI gratuite ? Limites, coûts et compromis en production
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Clé API OpenAI gratuite ? Limites, coûts et compromis en production

Une clé API OpenAI est un identifiant, pas un budget de production gratuit garanti. Découvrez les critères d’éligibilité, crédits, limites, coûts et contrôles de dépenses à vérifier avant le lancement.

26 oct. 2026Flatkey Team
GPU Nvidia H200 : architecture, performances et guide de déploiement cloud
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GPU Nvidia H200 : architecture, performances et guide de déploiement cloud

Guide pratique pour dimensionner, déployer, valider et exploiter la capacité GPU Nvidia H200 pour les charges de travail IA et HPC dans le cloud.

26 oct. 2026Cxj
Ollama Cloud GPU : exécuter un serveur API distant sécurisé
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Ollama Cloud GPU : exécuter un serveur API distant sécurisé

Un workflow sécurisé avec Docker et proxy HTTPS pour exécuter Ollama sur un GPU cloud et exposer un endpoint distant /api ou /v1 compatible OpenAI.

26 oct. 2026Flatkey Team
GPU NVIDIA H100 : architecture, performances et guide de déploiement cloud
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GPU NVIDIA H100 : architecture, performances et guide de déploiement cloud

Guide pratique de l’architecture NVIDIA H100, de la topologie cloud, du déploiement Kubernetes, de la validation des performances et du coût des travaux achevés.

26 oct. 2026Cxj
Inférence IA : architecture, performances et guide de déploiement cloud
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Inférence IA : architecture, performances et guide de déploiement cloud

Inférence IA : comment un modèle entraîné transforme de nouvelles entrées en réponses prêtes pour la production, avec les métriques clés et les étapes de déploiement sur GPU cloud.

26 oct. 2026Flatkey
Peut-on exécuter Kimi K3 en local ? Guide matériel, GGUF et vLLM (2026)
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Peut-on exécuter Kimi K3 en local ? Guide matériel, GGUF et vLLM (2026)

Kimi K3 peut tourner en local, mais le plus petit GGUF 1 bit demande environ 610 Go de RAM plus VRAM. Exigences matérielles précises, commandes llama.cpp et vLLM, conditions de licence et comparaison des coûts avec les GPU louées et les API.

24 oct. 2026Flatkey Team
Déportation et hiérarchisation du cache KV pour l’inférence de LLM à long contexte
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Déportation et hiérarchisation du cache KV pour l’inférence de LLM à long contexte

Guide de déportation et de hiérarchisation du cache KV pour l’inférence de LLM à long contexte avec vLLM et TensorRT-LLM.

23 oct. 2026Flatkey Team
Créer un cluster GPU Kubernetes pour l’entraînement et l’inférence IA
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Créer un cluster GPU Kubernetes pour l’entraînement et l’inférence IA

Guide pratique pour créer un cluster GPU Kubernetes dédié à l’entraînement et à l’inférence IA : pools de nœuds GPU, plugins de périphériques, GPU Operator, mise en file d’attente, stockage, observabilité, sécurité, contrôle des coûts et évaluation des fournisseurs.

23 oct. 2026Flatkey Team
Prix du GPU H200 : tarification, facteurs de coût et guide d’achat
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Prix du GPU H200 : tarification, facteurs de coût et guide d’achat

Comparez les coûts des cartes H200 NVL, des serveurs et de la location cloud, ainsi que les éléments du TCO à considérer avant d’acheter ou de réserver de la capacité.

23 oct. 2026Flatkey Team
GPU H200 : architecture, performances et guide de déploiement cloud
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GPU H200 : architecture, performances et guide de déploiement cloud

Guide pratique du H200 pour choisir un format, dimensionner la mémoire et le réseau, déployer dans le cloud et valider la latence, le débit, l’état de santé et le coût par tâche achevée.

23 oct. 2026Cxj

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