Baseten und Novita AI helfen Teams dabei, LLM-Inferenz durchzuführen, basieren jedoch auf unterschiedlichen Kaufentscheidungen: Novita AI ist die richtige Wahl, wenn Sie schnellen Zugriff auf viele OpenAI-kompatible Modell-APIs, dedizierte GPU-Endpunkte mit transparenten öffentlichen Preisen und einen reibungslosen Weg vom Prototypen zur gehosteten Inferenz benötigen. Baseten ist die richtige Wahl, wenn Ihre Produktionsinferenzschicht benutzerdefinierte Bereitstellungspakete, Feintuning-Optionen, Enterprise-Deployment-Funktionen sowie operative Tiefe in Bezug auf Zuverlässigkeit, Latenz und Modellbereitstellung erfordert.
Bewertungscheckliste
Bevor Sie sich zwischen Baseten und Novita AI entscheiden, sollten Sie die Entscheidung an messbaren Anforderungen ausrichten:
| Frage | Warum es wichtig ist |
|---|---|
| Verwenden Sie ein standardmäßig gehostetes Modell, ein feinabgestimmtes Modell oder eine vollständig benutzerdefinierte Inferenzkette? | Standardmodelle bevorzugen meist eine schnellere API-Einführung; benutzerdefinierte Ketten erfordern oft tiefere Bereitstellungskontrollen. |
| Benötigen Sie serverlose APIs, dedizierte Endpunkte oder beides? | Serverlose APIs können wechselnden Traffic vereinfachen; dedizierte Endpunkte verbessern Isolation und Kostenkalkulierbarkeit für gleichbleibende Workloads. |
| Was sind Ihre p50-, p95- und p99-Latenzziele? | Tests unter gleichen Workloads sind der einzig zuverlässige Weg, um die tatsächliche Latenz für Ihr Produkt zu verstehen. |
| Welches Traffic-Muster erwarten Sie? | Burstartiger Traffic, gleichbleibender Durchsatz und Enterprise-Workloads führen zu unterschiedlichen Skalierungs- und Kostenabwägungen. |
| Benötigen Sie Scale-to-Zero? | Scale-to-Zero kann Leerlaufkosten reduzieren, aber die Toleranz gegenüber Kaltstartverzögerungen muss getestet werden. |
| Benötigen Sie Enterprise-Kontrollen? | VPC, Self-Hosting, Hybrid, Compliance, Support und benutzerdefinierte SLA-Anforderungen können die Auswahl der Plattform eingrenzen. |
| Können Sie die Kosten pro nützlicher Ausgabe schätzen? | GPU-Raten und Token-Raten sind nur Eingabegrößen, keine endgültigen Kostenantworten. |
| Wer wird den Inferenzbetrieb verantworten? | Ein kleines Produktteam bevorzugt möglicherweise weniger Kontrollen; ein Plattformteam wünscht sich mehr Tiefe bei der Bereitstellung. |
Wenn Sie noch am Anfang der Evaluierung stehen, beginnen Sie mit einem kleinen Proof-of-Concept. Wenn Sie kurz vor einer Produktionsentscheidung stehen, führen Sie einen kontrollierten Bakeoff durch. Der kontrollierte Bakeoff sollte realistische Prompts, die tatsächlich erwartete Parallelität, erwartete Wiederholungen, Streaming-Verhalten, Fehlerbehandlung, Autoscaling-Einstellungen und die genaue Modellfamilie, die Sie ausliefern möchten, umfassen.
