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Custos, cobrança e operações

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Alugue um Servidor GPU: Guia de Arquitetura, Desempenho e Implantação na Nuvem
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Alugue um Servidor GPU: Guia de Arquitetura, Desempenho e Implantação na Nuvem

Saiba como alugar um servidor GPU com a alocação adequada, verificações de topologia, etapas de implantação e testes de aceitação antes de comprometer capacidade.

28 de out. de 2026Flatkey Team
Rack de Servidores GPU: Arquitetura, Desempenho e Guia de Implementação na Nuvem
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Rack de Servidores GPU: Arquitetura, Desempenho e Guia de Implementação na Nuvem

Um guia prático para mapear, validar e implementar capacidade de GPU em escala de rack para cargas de trabalho de IA.

27 de out. de 2026Flatkey Editorial Team
Inferência vs. Treinamento de IA: Desempenho, Custo e Trade-offs de Implantação
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Inferência vs. Treinamento de IA: Desempenho, Custo e Trade-offs de Implantação

Entenda a inferência vs. o treinamento de IA: compare métricas de desempenho, fatores de custo, requisitos de implantação e quando ajustar ou servir um modelo.

26 de out. de 2026Flatkey
Implantação Paralela por Especialistas do vLLM para DeepSeek e Outros Modelos MoE
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Implantação Paralela por Especialistas do vLLM para DeepSeek e Outros Modelos MoE

Implante o paralelismo por especialistas do vLLM para DeepSeek e outros modelos MoE com as flags, a topologia, as verificações de backend e os testes de rollout adequados.

26 de out. de 2026Cxj
vLLM Docker: Arquitetura, Desempenho e Guia de Implementação na Nuvem
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vLLM Docker: Arquitetura, Desempenho e Guia de Implementação na Nuvem

Guia de implementação do vLLM Docker para GPUs na nuvem: arquitetura, configuração compatível com OpenAI, ajuste de desempenho, escalabilidade multi-GPU e verificações de produção.

26 de out. de 2026Cxj
Desagregação de Prefill e Decode do SGLang: Guia de Arquitetura e Implantação
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Desagregação de Prefill e Decode do SGLang: Guia de Arquitetura e Implantação

Implante a desagregação de prefill e decode do SGLang com pools de GPU separados, transferência de cache KV, métricas de validação, opções de topologia e verificações de rollout.

26 de out. de 2026Cxj
Custo de LLM Auto-Hospedado por Milhão de Tokens: Um Modelo Reproduzível de Custos de GPU
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Custo de LLM Auto-Hospedado por Milhão de Tokens: Um Modelo Reproduzível de Custos de GPU

Um modelo reproduzível para calcular o custo de servir LLMs auto-hospedados com base na capacidade total da GPU, no throughput aceito, na utilização e na qualidade.

26 de out. de 2026Flatkey
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Custo da API da OpenAI em 2026: Tabela de Preços e Calculadora

Um guia atualizado sobre o custo da API da OpenAI, com tabelas de preços do GPT-6, uma calculadora copiável, exemplos práticos, taxas ocultas e verificações de otimização.

26 de out. de 2026Cxj
Chave da API OpenAI gratuita? Limites, custos e trade-offs de produção
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Chave da API OpenAI gratuita? Limites, custos e trade-offs de produção

Uma chave da API OpenAI é uma credencial — não um orçamento de produção gratuito garantido. Saiba o que verificar sobre elegibilidade, créditos, limites, custos e controles de gastos antes do lançamento.

26 de out. de 2026Flatkey Team
GPU Nvidia H200: Arquitetura, Desempenho e Guia de Implementação na Nuvem
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GPU Nvidia H200: Arquitetura, Desempenho e Guia de Implementação na Nuvem

Um guia prático para dimensionar, implementar, validar e operar capacidade de GPU Nvidia H200 para cargas de trabalho de IA e HPC na nuvem.

26 de out. de 2026Cxj
Ollama Cloud GPU: Execute um servidor de API remota seguro
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Ollama Cloud GPU: Execute um servidor de API remota seguro

Um fluxo de trabalho seguro com Docker e proxy HTTPS para executar o Ollama em uma GPU na nuvem e disponibilizar um endpoint remoto /api ou /v1 compatível com OpenAI.

26 de out. de 2026Flatkey Team
GPU NVIDIA H100: arquitetura, desempenho e guia de implementação na nuvem
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GPU NVIDIA H100: arquitetura, desempenho e guia de implementação na nuvem

Um guia prático sobre a arquitetura NVIDIA H100, topologia de nuvem, implementação com Kubernetes, validação de desempenho e custo do trabalho concluído.

26 de out. de 2026Cxj
Significado de inferência de IA: arquitetura, desempenho e guia de implantação na nuvem
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Significado de inferência de IA: arquitetura, desempenho e guia de implantação na nuvem

O que significa inferência de IA: como um modelo treinado transforma novas entradas em respostas de produção, com as métricas e etapas de implantação de GPU na nuvem que importam.

26 de out. de 2026Flatkey
Dá para rodar o Kimi K3 localmente? Guia de hardware, GGUF e vLLM (2026)
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Dá para rodar o Kimi K3 localmente? Guia de hardware, GGUF e vLLM (2026)

O Kimi K3 pode rodar localmente, mas o menor GGUF de 1 bit precisa de cerca de 610 GB de RAM mais VRAM. Veja os requisitos exatos de hardware, comandos de llama.cpp e vLLM, termos de licença e uma comparação de custos com GPUs alugadas e APIs.

24 de out. de 2026Flatkey Team
Descarregamento e Estratificação de Cache KV para Servir LLMs de Contexto Longo
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Descarregamento e Estratificação de Cache KV para Servir LLMs de Contexto Longo

Guia de descarregamento e estratificação de cache KV para servir LLMs de contexto longo com vLLM e TensorRT-LLM.

23 de out. de 2026Flatkey Team
Crie um cluster Kubernetes com GPUs para treinamento e inferência de IA
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Crie um cluster Kubernetes com GPUs para treinamento e inferência de IA

Um guia prático para clusters Kubernetes com GPUs voltados ao treinamento e à inferência de IA, abordando pools de nós com GPU, plugins de dispositivo, GPU Operator, enfileiramento, armazenamento, observabilidade, segurança, controles de custos e avaliação de provedores.

23 de out. de 2026Flatkey Team
Preço da GPU H200: preços, fatores de custo e guia de compra
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Preço da GPU H200: preços, fatores de custo e guia de compra

Compare os custos da placa H200 NVL, de servidores e de aluguel na nuvem — e os fatores de TCO que importam antes de comprar ou reservar capacidade.

23 de out. de 2026Flatkey Team
GPU H200: arquitetura, desempenho e guia de implantação na nuvem
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GPU H200: arquitetura, desempenho e guia de implantação na nuvem

Um guia prático sobre a H200 para escolher o formato, dimensionar a memória e a malha de interconexão, implantar na infraestrutura de nuvem e validar latência, throughput, integridade e custo por trabalho concluído.

23 de out. de 2026Cxj

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