Séparez l'exigence de modèle de la préférence d'hébergement
L'auto-hébergement donne à votre équipe la responsabilité de la pile de services, de la capacité, des mises à jour et de la disponibilité. Cela peut être approprié pour des pondérations personnalisées ou des contraintes d'infrastructure qu'un service API ne prend pas en compte.
Cela limite également le choix des modèles aux modèles que vous pouvez obtenir et utiliser. Un modèle propriétaire disponible uniquement en tant que service ne peut pas devenir auto-hébergé simplement parce que l'application utilise un format API commun.
Utilisez l'accès API pour une liste restreinte de modèles plus large
TextCortex rassemble GPT, Claude et Gemini avec Kimi, GLM, DeepSeek et MiMo derrière une seule intégration. Votre application peut sélectionner différents modèles sans déployer une pile de diffusion distincte pour chacun.
Pour l’inférence européenne, utilisez une route éligible hébergée dans l’UE. L'hébergement géré nécessite toujours un arrangement de traitement clair, mais l'équipe d'application n'a pas à provisionner l'infrastructure GPU du modèle.
Inclure les travaux d'exploitation dans la comparaison
Comparez la même charge de travail et le même objectif de fiabilité pour les deux options.
- Planification des capacités et ressources inutilisées.
- Service des mises à jour, déploiement et restauration du modèle.
- Limites de demandes, surveillance et réponse aux incidents.
- Qualité du modèle requise et accès au modèle propriétaire.
- Temps d’ingénierie ainsi que frais d’utilisation.
Une architecture hybride peut être délibérée
Une application peut conserver un modèle spécialisé auto-hébergé tout en utilisant une API pour d'autres tâches. Gardez les décisions de routage explicites et mesurez les deux chemins en utilisant les mêmes résultats de tâche.
Explorez les modèles API du modèle TextCortex et guide d'itinéraire pour décider quelles charges de travail appartiennent à chaque chemin.