Блог flatkey.ai
Идеи, заметки о продукте и руководства по внедрению для команд, создающих продукты на AI API.
Архитектура ИИ-шлюзов
Последние статьи в категории Архитектура ИИ-шлюзов.
Читать дальшеМиграция базового URL и SDK
Последние статьи в категории Миграция базового URL и SDK.
Читать дальшеЗатраты, оплата и эксплуатация
Последние статьи в категории Затраты, оплата и эксплуатация.
Читать дальшеКорпоративный контроль и доверие
Последние статьи в категории Корпоративный контроль и доверие.
Читать дальшеСравнение шлюзов
Последние статьи в категории Сравнение шлюзов.
Читать дальшеРуководства по моделям и модальностям
Последние статьи в категории Руководства по моделям и модальностям.
Читать дальшеНадёжность и маршрутизация
Последние статьи в категории Надёжность и маршрутизация.
Читать дальшеИнтеграции инструментов
Последние статьи в категории Интеграции инструментов.
Читать дальше
Seedance API: Цены, качество и настройка для официальных endpoints
Сравните варианты официальных endpoints Seedance API, поминутную оплату Flatkey, шаги настройки и проверки качества для команд, создающих видео.
Что такое AI Factory? Кластеры GPU, данные, модели и операции
Узнайте, что такое AI Factory, как кластеры GPU, конвейеры данных, модели, инференс, управление и операции работают вместе, а также когда API моделей могут заменить прямое владение GPU.
RoCE vs InfiniBand для GPU-кластеров: задержка, эксплуатация и стоимость
Сравните RoCE и InfiniBand для многоузловых GPU-кластеров с помощью практической матрицы принятия решений, теста приемки NCCL, модели затрат и чек-листа для закупок.
Serverless GPU vs Dedicated GPU: Стоимость, cold start и контроль
Сравните serverless GPU и dedicated GPU по стоимости за принятый результат, cold start, простаивающей мощности, autoscaling и операционному контролю.
Сравнение цен на API генерации изображений с помощью ИИ: GPT Image, Gemini, Imagen и fal
Сравните цены API генерации изображений для GPT Image, Gemini Image, Imagen и маршрутов fal, нормализуя единицы биллинга до стоимости за принятое изображение.
Каковы скрытые расходы облачных GPU-сервисов? Хранение, egress, простой и поддержка
Практическое руководство по TCO для облачных GPU: как заранее выявить расходы на хранение, egress, простой, неудачные задания, поддержку, сеть и операции до получения счёта.
Цены на GPU по запросу, спот и по резервированию: какая модель подходит вашей нагрузке?
Подход к выбору между GPU по запросу, спот и резервированными мощностями на основе особенностей нагрузки, без путаницы между указанной почасовой ставкой и фактической стоимостью выполненной работы.
Частное GPU-облако: архитектура, изоляция и операционная модель
Узнайте, как оценить архитектуру частного GPU-облака, изоляцию, владение планировщиком, доказательства безопасности, операционную модель, TCO и приемочные тесты.
Руководство по развертыванию vLLM: предоставление LLM API, совместимого с OpenAI, на GPU
Разверните vLLM как API, совместимый с OpenAI, на GPU с помощью Docker, RunPod Serverless, Ray Serve, метрик, управления релизами и проверок стоимости на принятый результат.
GPU Cloud против Model API: Когда self-hosting действительно экономит деньги
Сравните экономику GPU cloud и model API с таблицей безубыточности для стоимости принятого вывода, загрузки, повторных попыток, простаивающих мощностей и операций обслуживания.
TCO GPU-кластера: облачная аренда, колокация и on-premises
Сравните TCO GPU-кластера для облачной аренды, колокации и on-premises с практическим FinOps-worksheet для покупателей AI-инфраструктуры.
NVIDIA B300 vs B200: Память, пропускная способность, обучение и инференс
Практическое сравнение B200 и B300 для команд ML-инфраструктуры, оценивающих память GPU NVIDIA Blackwell, пропускную способность, обучение, инференс и экономику закупок.
10 лучших альтернатив RunPod в 2026 году: цены, преимущества и советы по выбору
Сравнение 10 альтернатив RunPod по ценам на GPU за октябрь 2026 года: дешёвые маркетплейсы, стабильные GPU-облака, бессерверные платформы и API моделей, а также Vast.ai и RunPod, надёжность и план миграции.
NVIDIA L40S vs H100 для AI-инференса: пропускная способность на доллар
Практическое сравнение L40S и H100 для AI-команд, оценивающих пропускную способность инференса, задержку, соответствие объёма памяти и стоимость облачного GPU за один принятый результат.
Лучшая GPU для инференса LLM: память, пропускная способность, задержка и стоимость
Практическое руководство по выбору GPU для корпоративных команд, занимающихся инференсом LLM, с сравнением H100, H200, B200, A100, L40S, локальных GPU класса RTX, токенов на доллар, p95 задержки, соответствия объёма памяти и стоимости за принятый токен.
vLLM против SGLang: пропускная способность, задержка, поддержка моделей и эксплуатация
Сравните SGLang и vLLM для инференса в облаке на GPU: пропускную способность, задержку, поддержку моделей, эксплуатацию, бенчмарки и случаи, когда Ollama подходит для локального тестирования.
Аренда GPU-кластера: руководство для покупателей по многосерверной AI-мощности
Руководство для корпоративных AI-команд, оценивающих аренду многосерверных GPU-кластеров, облачных провайдеров, зарезервированные мощности, сетевую инфраструктуру, хранилища и TCO.
NVIDIA H100 против A100: соотношение цены и производительности при обучении и инференсе
Практическое сравнение H100 и A100 для команд ИИ, выбирающих между производительностью Hopper и выгодой Ampere для обучения, инференса и аренды облачных GPU.
Запускайте быстрее с единым AI-шлюзом.
Используйте flatkey.ai, чтобы управлять моделями, ключами, биллингом и наблюдаемостью на одной API-платформе.
Начать