Selvhostede LLM’er vs. Cloud-API’er: IT-beslutningsguide til mellemstore virksomheder 2025

Du står over for en af de vigtigste IT-beslutninger de kommende år: Hvordan får du Large Language Models (LLMs) sikkert og omkostningseffektivt ind i din virksomhed?

Valget mellem selvhostede modeller og cloud-API’er afgør ikke kun dit budget. Det har også betydning for databeskyttelse, ydelse og hvor hurtigt du kan bringe AI-løsninger i drift.

Som IT-ansvarlig kender du dilemmaet: Ledelsen forventer hurtige resultater med generativ AI. Samtidig må kundedata ikke komme på afveje.

Den gode nyhed: Begge tilgange har deres berettigelse. Den dårlige: En forkert beslutning kan koste dig tid, penge – og måske tilliden fra dine stakeholdere.

Denne guide giver dig de fakta, du har brug for til at træffe et oplyst valg. Uden markedsføringstale, men med konkrete tal og praktiske erfaringer fra mellemstore virksomheder.

Overblik over de to leveringsmodeller

Inden vi dykker ned i detaljerne, tager vi det grundlæggende. For bag begreberne “Self-Hosting” og “Cloud APIs” gemmer der sig væsentlige forskelle i arkitektur og ansvar.

Selvhostede LLMs: Fuld kontrol, fuldt ansvar

Ved selvhosting kører du LLM’et på din egen infrastruktur. Det kan være dit eget datacenter, en privat cloud eller en dedikeret server hos en betroet hostingpartner.

Du henter open source-modeller som Llama 2, Mistral eller Code Llama og driver dem selvstændigt. Dermed bevarer du fuld kontrol over data, modeller og infrastruktur.

Ulempen: Du har også hele ansvaret for opdateringer, sikkerhed og ydelse.

Cloud APIs: Simplicitet med afhængighed

Cloud APIs som OpenAI GPT-4, Anthropic Claude eller Google Gemini fungerer efter “software-as-a-service”-princippet. Du sender dine forespørgsler via et interface til udbyderens servere — og får svaret tilbage.

Det betyder: Ingen hardwareinvestering, ingen vedligeholdelse, ingen modelopdateringer. Omvendt får du heller ikke kontrol over infrastrukturen og bliver muligvis afhængig af tredjepartsleverandører.

Betalingen foregår typisk efter forbrug (“pay-per-use”). Du betaler for det faktiske antal tokens der behandles – altså de ordfragmenter, modellen arbejder med.

Omkostningsfaktorer i detaljer

De reelle omkostninger gemmer sig ofte i detaljen. En ærlig sammenligning medtager alle faktorer – fra hardware til personaleforbrug.

Hardware- og infrastrukturokostninger ved self-hosting

For at drive produktive LLM-løsninger kræves kraftig hardware. En model som Llama 2 med 70 milliarder parametre kræver mindst 140 GB VRAM for at kunne køre.

Det betyder: Du skal bruge flere high-end GPU’er som NVIDIA A100 eller H100. En enkelt A100 koster ca. 15.000 euro, mens en H100 koster over 30.000 euro.

Derudover skal du medregne omkostninger til serverhardware, netværksudstyr og nødstrømsforsyning. Til et stabilt setup bør du afsætte mindst 100.000 euro.

Der kommer løbende udgifter til strøm, køling og vedligeholdelse oveni. Afhængig af belastning kan det være yderligere 2.000–5.000 euro om måneden.

API-omkostninger og skalering

Cloud APIs afregnes transparent efter forbrug. Priserne for modeller som OpenAI GPT-4 ligger eksempelvis på omkring 0,03 $ per 1.000 input-tokens og 0,06 $ per 1.000 output-tokens.

For en mellemstor virksomhed med moderat forbrug (ca. 100.000 forespørgsler om måneden) lander omkostningerne typisk mellem 500 og 2.000 euro per måned.

Fordelen: Omkostningerne følger forbruget lineært — du betaler kun for det, du bruger. Ved selvhostede modeller er hardwareudgifterne uafhængige af din belastning.

Men pas på: Ved intenst brug kan API-omkostningerne hurtigt løbe løbsk. Ved cirka 10.000 euro i månedlig API-udgift bliver selvhosting økonomisk interessant.

GDPR, tillidsrepræsentanter og kundedata: Juridiske realiteter

For danske virksomheder er databeskyttelse ikke til diskussion. GDPR har været gældende siden 2018, og kravene er klare: Du skal vide, hvor dine data befinder sig og hvordan de behandles.

Self-Hosting: Maksimal kontrol, maksimum ansvar

Med selvhostede modeller forbliver alle data i din egen infrastruktur. Det lever op til de strengeste krav til databeskyttelse og giver dig fuld kontrol over behandling og lagring.

Du kan præcist definere, hvilke data modellen må tilgå og hvor længe de opbevares. For brancher med særlige compliance-krav – f.eks. banker eller sundhedssektoren – er det ofte den eneste reelle vej.

Du bærer dog også det fulde ansvar for sikker implementering. Det inkluderer kryptering, adgangskontrol og audit logs.

Cloud APIs: Tillid til tredjeparter

Med cloud APIs videregiver du data til tredjeparter. Det kræver nøje gennemgang af databehandlingsaftaler og privatlivspolitikker.

Store udbydere som OpenAI, Anthropic og Google stiller relevante kontraktdokumenter og oplysninger til rådighed. For eksempel oplyser OpenAI, at data fra API-forespørgsler ikke anvendes til modeltræning.

Alligevel skal du overbevise din tillidsrepræsentant og din databeskyttelsesrådgiver. Det kan tage tid og kræve yderligere sikkerhedsforanstaltninger, fx anonymisering af kundedata.

For mange mellemstore virksomheder er det et udelukkelseskriterie – i hvert fald for løsninger med følsomme data.

Ydelse og tilgængelighed sammenlignet

Den bedste teknologi hjælper intet, hvis den ikke er tilgængelig eller reagerer for langsomt. Her ses tydelige forskelle på de to tilgange.

Cloud APIs giver typisk meget høj tilgængelighed og overvåges aktivt af udbyderen. Ved nedbrud tager udbyderen sig af problemet. Du har ingen vedligeholdelsesvinduer – og opdateringer sker automatisk.

Svartid afhænger af din internetforbindelse og afstanden til datacentret. Typiske svartider ligger mellem 500 millisekunder og 3 sekunder, afhængigt af anmodningens kompleksitet.

Med selvhostede modeller har du fuld kontrol over ydelse og tilgængelighed. Med lokal hardware kan du opnå minimale latenstider på under 100 millisekunder.

Til gengæld skal du selv sikre høj tilgængelighed. Det betyder redundant hardware, backup-systemer og et indkørt driftsteam – en stor udfordring i mange mellemstore IT-afdelinger.

Et andet forhold: Selvhostede modeller arbejder ofte langsommere end cloud-alternativerne. Hvor GPT-4 kører på ekstremt kraftig infrastruktur, må du selv klare dig med det hardwarebudget, du har.

Hvad har dit team egentlig brug for?

Den tekniske kompleksitet varierer markant mellem de to tilgange. Vær ærlig: Hvad kan dit team håndtere?

For cloud APIs skal du primært bruge udviklere med API-erfaring. Det kan typisk implementeres på få dage. En simpel Python-klient eller en REST API-kald er ofte nok til at komme i gang.

Det ændrer sig ved mere komplekse løsninger. RAG-systemer (Retrieval Augmented Generation) eller finjustering kræver dybere viden om machine learning – uanset leveringsmodel.

Self-hosting stiller langt større krav. Du har brug for specialister i GPU-computing, container-orchestrering med Kubernetes eller Docker – og modeloptimering.

Oveni kommer den løbende drift: Overvågning, logging, backup og recovery. Hvis dit LLM bryder sammen klokken tre om natten, skal nogen fra dit team rykke ud.

Mange undervurderer dette aspekt. At drive et LLM produktivt er langt mere end et proof-of-concept. Det kræver samme professionalisme som andre forretningskritiske systemer.

Fire beslutningsscenarier for IT-ansvarlige

Efter mange års rådgivning ser vi de samme mønstre igen og igen. Din situation afgør, hvilken tilgang der er bedst.

Hvornår giver self-hosting mening

Scenarie 1: Strenge compliance-krav

Du arbejder i en reguleret branche eller har kunder med særlige datakrav. Her er self-hosting ofte det eneste valg.

Scenarie 2: Højt forbrug

Du forventer mere end 10.000 euro i månedlige API-udgifter eller har konstant stor trafik. Her kan det betale sig at investere i eget hardware.

Scenarie 3: Stærkt ML-team på plads

Dit team har allerede erfaring med ML-drift og GPU-platforme. Så kan I håndtere kompleksiteten og få fuldt udbytte af kontrollen.

Hvornår er Cloud APIs det bedste valg

Scenarie 4: Hurtig opstart ønskes

Du vil have de første løsninger i drift på uger. Cloud APIs giver den hurtigste start uden investering i infrastruktur.

For de fleste mellemstore virksomheder anbefaler vi at begynde med cloud APIs. Du får erfaring, kan validere use cases – og efterfølgende vurdere, om self-hosting er vejen frem.

En vigtig pointe: Start ikke med teknologien, men med forretningsværdien. Hvilke processer vil du forbedre? Hvilke tidsbesparelser er realistiske?

Først når du har klare svar, giver det mening at vælge infrastruktur. Alt for ofte ser vi virksomheder, der fortaber sig i tekniske detaljer og overser den egentlige gevinst.

Det bedste fra begge verdener

Beslutningen behøver ikke være sort-hvid. Hybride tilgange kombinerer fordelene og minimerer risici.

En gennemprøvet strategi: Start med cloud APIs til prototyper og mindre kritiske løsninger. Imens opbygger du kompetence og infrastruktur til self-hosting.

Så kan du håndtere følsomme data on-premise, mens du udnytter cloudens skalerbarhed til standardopgaver. Moderne AI-orchestration-værktøjer understøtter præcis disse multimodel-arkitekturer.

En anden tilgang: Brug cloud APIs i udviklingsfasen og skift til self-hosting ved drift. Det reducerer risikoen for leverandørlåsning og giver dig større fleksibilitet.

Vigtigt: Tænk på portabilitet fra start. Brug standardiserede APIs og undgå leverandørspecifikke funktioner, der gør det svært at skifte senere.

For én ting er sikkert: LLM-landskabet udvikler sig hurtigt. Det, der er den bedste løsning i dag, kan være overhalet om et år. Fleksibilitet er din vigtigste ressource.

Ofte stillede spørgsmål