Baseten et Novita AI aident tous deux les équipes à exécuter l’inférence LLM, mais ils sont conçus autour de dynamiques d’achat différentes : Novita AI est un bon choix lorsque vous souhaitez un accès rapide à de nombreuses API de modèles compatibles OpenAI, des endpoints GPU dédiés avec une tarification publique transparente, et un chemin à faible friction du prototype à l’inférence hébergée ; Baseten est un bon choix lorsque votre couche d’inférence de production nécessite un packaging de déploiement personnalisé, des contrôles de réglage, des options de déploiement d’entreprise, et une profondeur opérationnelle pratique autour de la fiabilité, de la latence et du service de modèles.
Liste de vérification pour l’évaluation
Avant de choisir entre Baseten et Novita AI, alignez la décision sur des exigences mesurables :
| Question | Pourquoi c’est important |
|---|---|
| Utilisez-vous un modèle hébergé standard, un modèle affiné ou une chaîne d’inférence entièrement personnalisée ? | Les modèles standard favorisent généralement une adoption plus rapide des API ; les chaînes personnalisées nécessitent souvent des contrôles de déploiement plus poussés. |
| Avez-vous besoin d’API serverless, d’endpoints dédiés, ou des deux ? | Le serverless peut simplifier le trafic variable ; les endpoints dédiés peuvent améliorer l’isolation et la prévisibilité des coûts pour les charges de travail stables. |
| Quels sont vos objectifs de latence p50, p95 et p99 ? | Les tests avec la même charge de travail sont le seul moyen fiable de comprendre la latence réelle pour votre produit. |
| À quel type de trafic vous attendez-vous ? | Le trafic en rafales, le débit constant et les charges de travail d’entreprise entraînent des compromis différents en matière de mise à l’échelle et de coûts. |
| Avez-vous besoin de scale-to-zero ? | Le scale-to-zero peut réduire les coûts d’inactivité, mais la tolérance aux démarrages à froid doit être testée. |
| Avez-vous besoin de contrôles d’entreprise ? | Les exigences en matière de VPC, d’auto-hébergement, de hybride, de conformité, de support et de SLA personnalisé peuvent réduire la liste des plateformes candidates. |
| Pouvez-vous estimer le coût par résultat utile ? | Les tarifs GPU et les tarifs par token sont des intrants, pas des réponses finales sur les coûts. |
| Qui sera responsable des opérations d’inférence ? | Une petite équipe produit peut préférer moins de contrôles ; une équipe plateforme peut vouloir plus de profondeur de déploiement. |
Si vous êtes en début d’évaluation, commencez par une petite preuve de concept. Si vous êtes proche d’une décision de production, menez un test comparatif contrôlé. Ce test comparatif contrôlé doit inclure des prompts réalistes, une concurrence réelle attendue, des tentatives de reprise attendues, le comportement de streaming, la gestion des erreurs, les paramètres de mise à l’échelle automatique et la famille de modèles exacte que vous prévoyez d’utiliser.
