Warum die Verwendung lokaler LLMs möglicherweise besser ist als ChatGPT, Claude oder Gemini: Eine einfache Kostenaufschlüsselung

Große Sprachmodelle (LLMs) sind heute ein wesentlicher Bestandteil vieler Anwendungen und Branchen, von Chatbots bis zur Inhaltserstellung.

Mit bekannten Namen wie ChatGPT, Claude und Gemini, die den Markt anführen, beginnen viele, die Vorteile der Nutzung von LLMs auf eigenen Systemen in Betracht zu ziehen.

Dieser Artikel untersucht genauer, warum die Verwendung lokaler LLMs eine bessere Wahl als beliebte Cloud-Dienste sein könnte, und beleuchtet die Kosten, Datenschutzvorteile und Leistungsunterschiede.

Was sind lokale LLMs?

Lokale LLMs sind große Sprachmodelle, die auf Ihrem eigenen Computer oder Server laufen, anstatt einen cloudbasierten Dienst zu nutzen.

Diese Modelle, die entweder quelloffen oder für die lokale Nutzung gekauft sein können, sind darauf trainiert, Texte zu verstehen und zu generieren, die wie von einem Menschen geschrieben klingen.

Ein großer Vorteil der lokalen Ausführung von LLMs besteht darin, dass die Datensicherheit und -privatsphäre erhöht wird. Da alles auf Ihrer eigenen Hardware bleibt, werden Ihre Daten nicht über das Internet gesendet, was das Risiko von Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff verringert.

Was ist ein Token?

Im Kontext von LLMs ist ein Token eine Grundeinheit des Textes, die das Modell verarbeitet. Es kann ganze Wörter, Teile von Wörtern oder einzelne Zeichen darstellen.

Tokens werden in Input-Tokens (abgeleitet von Benutzeranfragen) und Output-Tokens (vom Modell generiert) unterteilt.

Verschiedene Modelle verwenden unterschiedliche Tokenisierungsverfahren, die beeinflussen, wie der Text in Tokens aufgeteilt wird. Viele cloudbasierte LLM-Dienste berechnen die Kosten basierend auf der Anzahl der verarbeiteten Tokens. Daher ist es wichtig, die Anzahl der Tokens zu verstehen, um die Kosten zu verwalten.

Beispielsweise, wenn ein Modell 1.000 Input-Tokens und 1.500 Output-Tokens verarbeitet, würde die Gesamtnutzung von 2.500 Tokens zur Berechnung der Kosten nach einem tokenbasierten Preismodell herangezogen werden.

Wie funktionieren ChatGPT/Claude/Gemini?

ChatGPT, Claude und Gemini sind fortschrittliche große Sprachmodelle, die maschinelles Lernen und ML-Entwicklung verwenden, um auf Eingabeaufforderungen menschenähnlichen Text zu generieren.

Hier ist eine kurze Übersicht darüber, wie jedes Modell funktioniert und wie ihre Preisstrukturen aussehen:

• ChatGPT: Erstellt von OpenAI, verwendet ChatGPT eine Art von KI namens Transformer, um Text zu verstehen und zu generieren. Es ist auf eine Vielzahl von Internetinhalten trainiert, sodass es Aufgaben wie das Beantworten von Fragen und das Führen von Gesprächen übernehmen kann.
• Claude: Entwickelt von Anthropic, verwendet Claude ebenfalls Transformer-Technologie, konzentriert sich jedoch auf sichere und ethische Antworten. Es ist darauf ausgelegt, stärker ausgerichtet zu sein und schädliche Ausgaben zu vermeiden.
• Gemini: Entwickelt von Google DeepMind, nutzen Gemini-Modelle einen ähnlichen Transformer-Ansatz und sind auf große Datenmengen trainiert, um qualitativ hochwertigen Text zu erzeugen und Sprache gut zu verstehen.

Preise und Token-Nutzung

Die Preise für diese Modelle hängen typischerweise von der Anzahl der verarbeiteten Tokens ab, einschließlich sowohl Input- als auch Output-Tokens. Hier ist ein kurzer Überblick über die Preise und Beispielberechnungen:

• ChatGPT (3.5/4/4o): Die Preise variieren je nach Modellversion. Zum Beispiel könnte ChatGPT 4 anders bepreist sein als ChatGPT 3.5, wobei die Kosten pro Million Tokens berechnet werden.
• Claude (3/3.5): Ähnlich wie bei ChatGPT basiert Claudes Preisgestaltung auf der Token-Nutzung, wobei Raten auf sowohl Input- als auch Output-Tokens angewendet werden.
• Gemini: Die Preisgestaltung für Gemini-Modelle basiert ebenfalls auf der Anzahl der verarbeiteten Tokens, mit spezifischen Raten für verschiedene Versionen des Modells.

So würde beispielsweise bei 3.000 Anfragen, jede mit 1.000 Input-Tokens und 1.500 Output-Tokens, die Gesamtanzahl der Tokens 7.500.000 betragen. Die Kosten werden dann basierend auf dem Preis pro Million Tokens für das jeweilige Modell bestimmt.

Ein detaillierter Überblick über LLM-Kosten

Bei der Ermittlung der Kosten für die Nutzung großer Sprachmodelle müssen Dinge wie Hardwareanforderungen, verschiedene Modelltypen und laufende Ausgaben berücksichtigt werden. Lassen Sie uns in die Kosten für den Betrieb von LLMs eintauchen, egal ob lokal oder über Cloud-Dienste.

Speicheranforderungen für beliebte Modelle

• Llama 3:
  • 8B Modell: Benötigt etwa 32GB GPU-VRAM.
  • 70B Modell: Benötigt etwa 280GB GPU-VRAM, was mehrere High-End-GPUs oder einen speziellen Server erfordert.
• Mistral 7B: Benötigt etwa 28GB GPU-VRAM.
• Gemma:
  • 2B Modell: Benötigt etwa 12GB GPU-VRAM.
  • 9B Modell: Benötigt etwa 36GB GPU-VRAM.
  • 27B Modell: Benötigt etwa 108GB GPU-VRAM, oft benötigt man ein Multi-GPU-Setup oder eine leistungsstarke Cloud-Instanz.

Quantisierte LLMs

Quantisierung beinhaltet die Reduzierung der Genauigkeit der Modellgewichte, um Speicher zu sparen und die Leistung zu verbessern. Während quantisierte Modelle weniger Speicher benötigen, können sie eine geringfügig reduzierte Genauigkeit aufweisen.

• Q4_K_M Quantisierung: Dies ist ein optimales Gleichgewicht zwischen Speicherersparnis und Leistung. Ein quantisiertes 70B Modell könnte beispielsweise nur etwa 140GB VRAM benötigen, verglichen mit den 280GB, die für die nicht-quantisierte Version erforderlich sind.

Kosten für Hardware und Betrieb

Die mit dem Besitz und Betrieb der Hardware verbundenen Kosten für den Betrieb von LLMs lokal umfassen die anfängliche Hardwareinvestition, laufende Stromkosten und Wartungskosten.

Hardware-Kosten

• Nvidia RTX 3090:
  • 1x Setup: Ungefähr $1.500 (Anschaffungskosten).
  • Strom + Wartung: Etwa $100 pro Monat.
  • Leistung: Ungefähr 35 TFLOPS.
  • Tokens pro Sekunde: Typischerweise 10.000 Tokens/Sekunde, abhängig vom Modell und der Batchgröße.
• Nvidia RTX 4090:
  • 1x Setup: Ungefähr $2.000 (Anschaffungskosten).
  • Strom + Wartung: Etwa $100 pro Monat.
  • Leistung: Ungefähr 70 TFLOPS.
  • Tokens pro Sekunde: Höher als bei der RTX 3090, potenziell 20.000 Tokens/Sekunde.

Multi-GPU-Setups

• 2x RTX 4090:
  • Anschaffungskosten: $4.000.
  • Strom + Wartung: Etwa $150 pro Monat.
• 4x RTX 4090:
  • Anschaffungskosten: $8.000.
  • Strom + Wartung: Etwa $200 pro Monat.

Leistung und Effizienz

Die Leistung von lokalen LLMs wird erheblich von der GPU-Konfiguration beeinflusst. Zum Beispiel:

• Einzelne GPU: Am besten geeignet für kleinere Modelle oder Szenarien mit geringem Nutzungsausmaß.
• Dual-GPU-Setup: Bietet bessere Leistung für mittelgroße Modelle und höheren Durchsatz.
• Quadruple-GPU-Setup: Ideal für die Handhabung großer Modelle und hochvolumiger Anfragen, mit gesteigerter Effizienz bei der Token-Verarbeitung.

Fazit

Die Entscheidung zwischen lokalen LLMs und cloudbasierten Modellen hängt wirklich von Ihren Bedürfnissen und Prioritäten ab.

Lokale LLMs bieten mehr Kontrolle, bessere Privatsphäre und können auf lange Sicht günstiger sein, wenn Sie sie häufig nutzen. Sie erfordern jedoch eine große anfängliche Investition in Hardware und laufende Wartung.

Cloud-Dienste wie ChatGPT, Claude und Gemini sind bequem, leicht skalierbar und erfordern keine große Anfangsinvestition. Allerdings könnten sie im Laufe der Zeit teurer sein und einige Datenschutzprobleme aufwerfen.

Um herauszufinden, was für Sie am besten ist, denken Sie darüber nach, wie Sie das Modell verwenden werden, Ihr Budget und wie wichtig Datensicherheit für Sie ist.

Für langfristige Nutzung oder wenn Sie zusätzliche Privatsphäre benötigen, könnten lokale LLMs die richtige Wahl sein. Für kurzfristige Bedürfnisse oder wenn Sie etwas benötigen, das sich leicht skalieren lässt, könnten Cloud-Dienste besser geeignet sein.

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