Olet yhden tulevien vuosien tärkeimmistä IT-päätöksistä edessä: Kuinka otat Large Language Modelit (LLM:t) turvallisesti ja kustannustehokkaasti osaksi yritystäsi?
Valinta itse hostattujen mallien ja pilvi-API:en välillä määrittää paitsi budjetin, myös tietosuojan, suorituskyvyn ja sen, kuinka nopeasti voit ottaa tekoälysovellukset käyttöön tuotannossa.
IT-johtajana tunnet tämän dilemman: johdolla on odotuksia nopeista tuloksista generatiivisen tekoälyn kanssa. Samaan aikaan asiakastietojen ei saa päätyä vääriin käsiin.
Hyvä uutinen: molemmille malleille on perustelunsa. Huono puoli: virhearvioinnista koituvat kustannukset voivat näkyä ajassa, rahassa ja sidosryhmien luottamuksessa.
Tämä opas tarjoaa sinulle faktat, joita tarvitset perusteltua päätöstä varten. Ilman markkinointijargonia – sen sijaan tarjolla on konkreettisia lukuja ja käytännön kokemuksia keskisuurista yrityksistä.
Katsaus kahteen tarjoilumalliin
Ennen kuin syvennymme yksityiskohtiin, käydään ensin perusasiat läpi. ”Self-hosting” ja ”pilvi-API:t” tarkoittavat nimittäin perustavanlaatuisia eroja niin arkkitehtuurissa kuin vastuukysymyksissäkin.
Itse hostatut LLM:t: Täysi hallinta, täysi vastuu
Itse hostattuja malleja ajetaan omalla infrastruktuurillasi – oli se sitten oma konesali, yksityinen pilvi tai luotetun hosting-kumppanin dedikoitu palvelin.
Lataat avoimen lähdekoodin malleja kuten Llama 2, Mistral tai Code Llama ja ajat niitä omatoimisesti. Näin pidät täyden kontrollin datasta, mallista ja infrastruktuurista.
Kääntöpuolena on, että vastaat täysin päivityksistä, tietoturvasta ja suorituskyvystä.
Pilvi-API:t: Helppous riippuvuuden hinnalla
Pilvi-API:t kuten OpenAI GPT-4, Anthropic Claude tai Google Gemini toimivat ohjelmistona palveluna -periaatteella. Lähetät kyselyt rajapinnan kautta palveluntarjoajan palvelimelle ja saat vastaukset takaisin.
Tämä tarkoittaa: ei laiteinvestointeja, ei ylläpitoa, ei mallipäivityksiä. Samalla menetät kontrollin infrastruktuuriin ja synnytät mahdollisia riippuvuuksia ulkoisiin toimittajiin.
Käyttö laskutetaan yleensä käytön mukaan. Maksat vain oikeasti käsitellyistä tokeneista – eli mallin prosessoimista sanapätkistä.
Kulutekijät tarkastelussa
Totelliset kustannukset piilevät usein yksityiskohdissa. Reilu vertailu ottaa huomioon kaiken – laitteistosta henkilöstöresursseihin.
Laitteisto- ja infrastruktuurikulut self-hostingissa
Tuotantokäyttöön soveltuvat LLM-sovellukset vaativat tehokasta rautaa. Esimerkiksi Llama 2 -malli, jossa on 70 miljardia parametria, tarvitsee vähintään 140 GB VRAMia toimiakseen.
Käytännössä tarvitset useita huipputason GPU:ita kuten NVIDIA A100 tai H100. Yksi A100 maksaa noin 15 000 euroa, H100 jopa yli 30 000 euroa.
Varaudu lisäksi palvelin- ja verkkolaitteiden sekä UPS-laitteiden hankintakuluihin. Vakaalle pohjalle kannattaa varata vähintään 100 000 euroa.
Lisäksi tulee juoksevia kuluja sähköstä, jäähdytyksestä ja ylläpidosta. Käyttöasteesta riippuen nämä nousevat vielä 2 000–5 000 euroon kuukaudessa.
API-kustannukset ja skaalautuvuus
Pilvi-API:t laskuttavat läpinäkyvästi käytön mukaan. OpenAI GPT-4:n hinnat ovat esimerkiksi noin 0,03 USD per 1 000 syötetokenia ja 0,06 USD per 1 000 ulostulokenia.
Keskisuuri yritys, joka tekee noin 100 000 kyselyä kuukaudessa, maksaa näin ollen 500–2 000 euroa kuukaudessa.
Etuna on, että kustannukset kasvavat lineaarisesti käytön myötä – maksat vain todellisesta kulutuksesta. Itse hostatussa mallissa laitteistokulut syntyvät riippumatta käyttöasteesta.
Mutta varo: kovassa käytössä API-kulut voivat kasvaa nopeasti. Kun API-kulut ylittävät noin 10 000 euroa kuukaudessa, self-hostingista tulee taloudellisesti kannattavampaa.
GDPR, henkilöstöedustajat ja asiakastiedot: Lakitekninen todellisuus
Saksalaisilla yrityksillä tietosuoja ei ole neuvoteltavissa. GDPR on ollut voimassa vuodesta 2018 ja sen vaatimukset ovat selkeät: sinun on tiedettävä, missä datasi sijaitsee ja miten sitä käsitellään.
Self-hosting: Maksimaalinen hallinta, maksimaalinen vastuu
Itse hostatuissa malleissa kaikki data pysyy omassa infrastruktuurissasi. Tämä täyttää tiukimmatkin tietosuojavaatimukset ja takaa täyden kontrollin prosessoinnista ja tallennuksesta.
Voit määritellä tarkasti, mitä tietoa malli näkee ja kuinka kauan sitä tallennetaan. Erityisen säädellyillä aloilla – kuten pankeissa tai terveydenhuollossa – tämä on usein ainoa mahdollinen ratkaisu.
Kuitenkin olet itse täysin vastuussa turvallisesta toteutuksesta. Tämä sisältää salauksen, käyttöoikeuksien hallinnan ja audit-logit.
Pilvi-API:t: Luottamusta kolmansien osapuolten suuntaan
Pilvi-API:issa siirrät tietoa kolmannen osapuolen käsiteltäväksi. Tämä vaatii huolellisen sopimusten ja tietosuojaselosteiden tarkastelun.
Suuret palveluntarjoajat kuten OpenAI, Anthropic ja Google tarjoavat tarvittavat sopimusasiakirjat ja tietosuojainfot. Esimerkiksi OpenAI ilmoittaa, että API-pyyntöjen tietoja ei käytetä mallien koulutukseen.
Silti sinun tulee vakuuttaa henkilöstöedustus ja tietosuojavastaava. Se voi viedä aikaa ja vaatia lisätoimia, kuten asiakastietojen anonymisointia.
Monelle keskisuurelle yritykselle tämä on poissulkeva tekijä – ainakin kun kyseessä on arkaluonteinen data.
Suorituskyky ja saatavuus vertailussa
Paras teknologia ei hyödytä mitään, jos palvelu ei ole saatavilla tai reagoi liian hitaasti. Tässä mallit eroavat toisistaan selvästi.
Pilvi-API:t tarjoavat pääsääntöisesti erittäin korkean saatavuuden, ja palveluntarjoaja huolehtii ylläpidosta aktiivisesti. Häiriötilanteissa palveluntarjoaja hoitaa ratkaisun. Sinulla ei ole huoltoikkunoita eikä päivityshuolia.
Lähetysviive riippuu internet-yhteydestäsi ja maantieteellisestä etäisyydestä datakeskukseen. Tyypillinen vasteaika on 500 millisekunnin ja 3 sekunnin välillä – riippuen kyselyn monimutkaisuudesta.
Itse hostatuissa malleissa hallitset täysin suorituskykyä ja saatavuutta. Paikallisella raudalla saat viiveet alle 100 millisekuntiin.
Vastuu korkean käytettävyyden varmistamisesta jää kuitenkin sinulle: tämä tarkoittaa redundanttia laitteistoa, varmuuskopiointia ja osaavaa ylläpitotiimiä. Keskisuurissa IT-osastoissa tämä voi olla iso haaste.
Toinen huomio: Itse hostatut mallit toimivat usein hitaammin kuin pilviratkaisut. Kun GPT-4 pyörii äärimmäisen tehokkaalla infrastruktuurilla, joudut itse turvautumaan budjetin rajaamaan laitteistoon.
Mitä tiimisi oikeasti tarvitsee?
Tekninen vaativuus eroaa huomattavasti riippuen lähestymistavasta. Ole rehellinen: mihin tiimisi pystyy?
Pilvi-API:t edellyttävät lähinnä ohjelmistokehittäjiä, joilla on kokemusta API-integraatioista. Käyttöönotto onnistuu usein muutamassa päivässä. Yksinkertainen Python-client tai REST API -kutsu riittää alkuun.
Monimutkaisemmissa sovelluksissa tilanne muuttuu. RAG-järjestelmät (Retrieval Augmented Generation) tai fine-tuning vaativat syvempää ML-osaamista – mallista riippumatta.
Self-hosting vaatii huomattavasti enemmän teknistä osaamista. Tarvitset asiantuntijoita GPU-laskentaan, konttien orkestrointiin (Kubernetes, Docker) ja mallien optimointiin.
Lisäksi tulee operatiivinen vastuu: monitorointi, lokitus, varmuuskopiointi, palautus. Jos LLM kaatuu yöllä kolmelta, jonkun tiimistäsi on reagoitava.
Monet yritykset aliarvioivat tämän seikan. Tuottavan LLM:n pyörittäminen on paljon enemmän kuin proof of concept – se vaatii yhtä ammattimaista otetta kuin muutkin kriittiset järjestelmät.
Neljän ratkaisuskenaarion pohjalta IT-johtajille
Vuosien konsultoinnin jälkeen huomaamme samat kuviot toistuvasti. Oma tilanteesi ratkaisee itsellesi sopivimman lähestymistavan.
Milloin self-hosting kannattaa
Skenaario 1: Tiukat compliance-vaatimukset
Toimit tiukasti säännellyllä toimialalla tai asiakkaillasi on erityisvaatimuksia tietoturvan suhteen. Tällöin self-hosting on usein ainoa vaihtoehto.
Skenaario 2: Korkeat käyttövolyymit
Suunnittelet yli 10 000 euron kuukausittaisia API-kustannuksia tai jatkuvasti korkeita kyselymääriä. Tuolloin omasta laitteistosta tulee taloudellisesti järkevä valinta.
Skenaario 3: Vahva ML-tiimi jo olemassa
Tiimilläsi on jo kokemusta koneoppimisesta ja GPU-laskennasta. Silloin pystytte vastaamaan mallin monimutkaisuuteen ja hyödyntämään kokoaikaisen kontrollin edut.
Milloin pilvi-API:t ovat paras ratkaisu
Skenaario 4: Nopea startti tavoitteena
Haluat ensimmäiset sovellukset tuotantoon viikoissa. Pilvi-API:t mahdollistavat nopean liikkeellelähdön ilman laiteinvestointeja.
Valtaosalle keskisuurista yrityksistä suosittelemme aloittamaan pilvi-API:lla. Näin keräät kokemuksia, validoit käyttötapaukset ja voit myöhemmin tehdä perusteellisen päätöksen self-hostingin suhteen.
Yksi avainkohta: Älä lähde liikkeelle teknologiasta, vaan liiketoimintahyödystä. Mitä prosesseja haluat parantaa? Minkä ajan säästön voit realistisesti saavuttaa?
Vasta kun näihin tiedät vastaukset, on järkevää pohtia infrastruktuuria. Liian usein näemme yrityksiä, jotka hukkuvat teknisiin yksityiskohtiin ja menettävät varsinaisen hyödyn näkyvistä.
Parhaat puolet molemmista maailmoista
Päätöksen ei tarvitse olla mustavalkoinen. Hybridimallit yhdistävät molempien vaihtoehtojen hyödyt ja pienentävät riskejä.
Pätevä toimintatapa: Aloita pilvi-API:lla prototyyppien ja vähemmän kriittisten sovellusten kanssa. Rinnalla rakennat osaamisen ja infrastruktuurin self-hostingia varten.
Näin voit käsitellä arkaluonteiset tiedot omassa ympäristössä, mutta hyödynnät pilven skaalautuvuutta rutiinitehtävissä. Modernit tekoälyn orkestrointityökalut tukevat monimallisia arkkitehtuureja juuri tällaisiin tarpeisiin.
Toinen lähestymistapa: Käytä pilvi-API:ta kehityksessä ja siirry tuotannossa self-hostingiin. Näin vältät toimittajaloukun riskin ja säilytät joustavuuden.
Tärkeää: Suunnittele siirrettävyys alusta asti. Käytä standardoituja rajapintoja ja vältä palveluntarjoajakohtaisia erikoisuuksia, jotka vaikeuttavat siirtymistä jatkossa.
Yksi asia on varmaa: LLM-kenttä kehittyy huimaa vauhtia. Se, mikä tänään on paras ratkaisu, voi olla vuoden kuluttua vanhentunutta. Joustavuus on tärkein voimavarasi.
Usein kysytyt kysymykset
Kuinka kauan self-hostingin ja pilvi-API:en käyttöönotto kestää?
Pilvi-API:t voi integroida muutamassa päivässä. Self-hostingin laitteistohankinta, käyttöönotto ja optimointi vievät 2–6 kuukautta vaatimusten ja osaamisen mukaan.
Mitkä avoimet mallit soveltuvat self-hostingiin?
Llama 2, Mistral 7B ja Code Llama tarjoavat hyvää suorituskykyä kohtuullisilla laitevaatimuksilla. Vaativampiin tehtäviin sopivat Llama 2 70B tai Mixtral 8x7B – ne vaativat kuitenkin selvästi enemmän resursseja.
Ovatko pilvi-API:t GDPR-yhteensopivia?
Useat palveluntarjoajat, kuten OpenAI, Anthropic ja Google, tarjoavat nykyään vaadittavat tietojenkäsittelysopimukset. Sopimukset ja tiedonsiirron dokumentointi on kuitenkin tarkistettava huolellisesti.
Millä käyttövolyymilla self-hosting tulee kannattavaksi?
Kannattavuuden raja on noin 8 000–12 000 euron kuukausittaisissa API-kuluissa. Mukana on laitteistojen poisto 3 vuoden aikana, sähkö ja henkilöstökulut. Pienemmillä volyymeillä pilvi-API:t ovat yleensä halvempi ratkaisu.
Voinko siirtyä myöhemmin pilvi-API:sta self-hostingiin?
Kyllä, jos panostat siirrettävyyteen jo alussa. Käytä standardoituja prompt-muotoja ja rajapinta-abstraktioita. Siirtyminen on teknisesti mahdollista, mutta vaatii sovelluksesi mukauttamista.
