Tarification Anyscale 2025 : Une ventilation claire des coûts & des modèles

Se lancer dans un grand projet d'intelligence artificielle est passionnant, jusqu'à ce que vous receviez la facture pour la puissance de calcul. Alors que de plus en plus d'entreprises utilisent des outils puissants pour créer et exécuter l'IA, maîtriser les coûts est une nécessité. L'un des grands noms dans ce domaine est Anyscale, la société derrière le célèbre framework open-source Ray.

Anyscale vous offre une plateforme puissante pour le calcul distribué, mais sa tarification peut sembler un peu déroutante au premier abord. Si vous essayez d'établir un budget pour vos charges de travail IA, vous avez besoin d'une idée claire de la façon dont vous serez facturé et de ce qui affectera votre facture finale. Ce guide vous expliquera en détail la structure de tarification complète d'Anyscale, soulignera certains des coûts cachés auxquels vous pourriez ne pas vous attendre, et vous aidera à déterminer si c'est la bonne solution pour votre équipe.

Qu'est-ce qu'Anyscale ?

Anyscale est une plateforme gérée construite autour de Ray, un framework open-source qui aide les développeurs à faire évoluer leurs applications IA et Python. En clair, Ray facilite la prise d'un programme qui fonctionne sur votre ordinateur portable et sa distribution sur des centaines, voire des milliers de machines dans le cloud. C'est un avantage considérable pour les tâches intensives comme l'entraînement de grands modèles de langage, le traitement de jeux de données massifs et la mise à disposition d'applications IA complexes.

Ressource 1 : [Capture d'écran], tableau de bord de la plateforme Anyscale montrant la gestion du cycle de vie de l'IA.

Les créateurs de Ray ont ensuite fondé Anyscale pour offrir une version de la plateforme prête pour l'entreprise. Elle s'occupe de tout le travail d'infrastructure complexe, afin que votre équipe puisse se concentrer sur la création d'applications IA plutôt que de se battre avec les serveurs. Anyscale vise à aider les entreprises à éviter le « Mur de la Complexité de l'IA », ce point où une infrastructure enchevêtrée, différents types de matériel (comme les GPU et les CPU) et une pile de frameworks entraînent une explosion des coûts et une progression lente. Ils fournissent une plateforme unique pour gérer l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la préparation des données à l'entraînement et au déploiement des modèles.

Plongée au cœur du modèle de tarification d'Anyscale

La tarification d'Anyscale est flexible, ce qui est souvent une manière polie de dire qu'elle peut devenir un peu compliquée. Le modèle est principalement basé sur l'utilisation, ce qui signifie que vous payez pour les ressources de calcul que vous utilisez réellement. Décortiquons les principaux éléments.

Paiement à l'utilisation vs contrats d'engagement

Anyscale vous propose deux manières principales de travailler avec eux :

• Paiement à l'utilisation : C'est l'option la plus simple. Vous ne payez que pour le temps de calcul que vous utilisez, facturé au fur et à mesure. C'est un bon point de départ pour les équipes qui débutent, expérimentent avec la plateforme ou font face à des charges de travail imprévisibles. Vous pouvez généralement commencer avec un crédit gratuit pour tester les choses sans un grand engagement initial.

• Contrats d'engagement : Pour les plus grandes entreprises ayant des besoins plus prévisibles et à volume élevé, Anyscale propose des contrats d'utilisation engagée. Ces accords vous offrent des réductions si vous vous engagez à un certain niveau de dépenses. C'est beaucoup plus logique pour le travail au niveau de la production où vous avez une bonne idée de vos besoins en ressources à l'avance.

Hébergé vs. Apportez votre propre cloud (BYOC)

Vous avez également le choix de la manière dont vous déployez la plateforme, et ce choix a un effet direct sur votre facture et sur la gestion de vos données :

• Hébergé : Anyscale gère toute l'infrastructure pour vous. C'est le moyen le plus rapide de démarrer car il n'y a aucune configuration de votre côté. Vous utilisez le calcul hébergé par Anyscale, et ils facturent directement votre carte de crédit chaque mois. C'est idéal pour avancer rapidement et essayer de nouvelles idées.

• Apportez votre propre cloud (BYOC) : Avec cette option, vous déployez Anyscale dans votre propre environnement cloud (comme AWS, GCP, ou Azure) ou même sur vos propres serveurs. Cela vous donne plus de contrôle sur l'emplacement de vos données et leur sécurisation, car tout fonctionne au sein de votre propre réseau. Vous pouvez également utiliser les réservations de GPU que vous pourriez avoir avec votre fournisseur de cloud. Dans ce cas, la facturation se fait généralement via la place de marché de votre cloud.

Les coûts principaux : Paiement à l'heure

Le cœur de la tarification d'Anyscale est la facturation à l'heure pour les instances de calcul. Le coût varie beaucoup en fonction du matériel à l'intérieur de l'instance. Bien qu'Anyscale n'ait pas de liste de prix simple et universelle, leur page de tarification officielle donne une assez bonne idée de la structure.

Voici un tableau rapide pour vous donner une idée, basé sur leur offre hébergée. N'oubliez pas que ces prix peuvent changer et varieront en fonction de la région et du fournisseur de cloud.

Instance contenant :	Coût par heure (à partir de)
CPU uniquement	0,0112 $ /h
GPU NVIDIA T4	0,1264 $ /h
GPU NVIDIA L4	0,1966 $ /h
GPU NVIDIA A10G	0,3545 $ /h
GPU NVIDIA A100	0,6388 $ /h
GPU NVIDIA H100	1,8603 $ /h

Qu'est-ce qui influence votre facture finale de tarification Anyscale ?

Le prix d'une instance n'est qu'un point de départ. Quelques autres éléments peuvent vraiment faire bouger les choses sur votre facture finale. Maîtriser ces variables est la clé pour garder votre budget sous contrôle.

Votre choix de calcul : GPU, CPU et TPU

Le principal facteur de coût est le matériel que vous choisissez. Comme vous pouvez le voir dans le tableau, une heure sur un GPU H100 haut de gamme coûte plus de 160 fois ce que coûte une heure sur une instance uniquement CPU.

Bien que les GPU puissants puissent accélérer l'entraînement et l'inférence, vous n'en avez pas toujours besoin. Ray et Anyscale sont conçus pour gérer des clusters mixtes, vous pouvez donc combiner différents types d'instances. Par exemple, vous pourriez utiliser des nœuds CPU moins chers pour préparer vos données, puis passer à des nœuds GPU plus chers pour l'entraînement réel du modèle, le tout dans la même tâche. Trouver le bon équilibre est une grande partie de la maîtrise des coûts.

Échelle et durée de la charge de travail

Le deuxième facteur majeur est assez simple : combien et combien de temps vous utilisez la plateforme.

• Nombre de nœuds : Une tâche d'entraînement s'exécutant sur 100 machines coûtera 100 fois plus par heure que la même tâche sur une seule machine.

• Durée de la tâche : Un modèle qui prend une journée complète à entraîner sera évidemment plus cher qu'un modèle qui se termine en une heure.

• Temps d'inactivité : Anyscale dispose de fonctionnalités comme la suspension automatique des clusters pour vous aider à éviter de payer pour des ressources inactives, mais vous devez tout de même le gérer. Un client mentionné dans un article de blog de Google Cloud a indiqué qu'il économisait plus de 18 000 heures de GPU par mois simplement parce qu'Anyscale peut démarrer et arrêter les clusters si rapidement.

Les coûts cachés : Complexité et temps des développeurs

Passons maintenant au coût qui n'apparaît sur aucune facture : le temps de votre équipe. Une plateforme aussi puissante qu'Anyscale a une courbe d'apprentissage, surtout si votre équipe n'est pas déjà familière avec Ray et le calcul distribué.

Un avis sur leur page AWS Marketplace le dit sans détour : « La plateforme a une courbe d'apprentissage notable, en particulier pour les équipes non familières avec les concepts de Ray. » Cela signifie que vos ingénieurs pourraient passer beaucoup de temps à déboguer, à ajuster les charges de travail et à jouer avec les configurations au lieu de construire votre produit réel. Bien qu'Anyscale vous donne des outils pour faciliter cela, ce n'est pas exactement une solution prête à l'emploi. Pour certaines équipes, le coût d'embauche d'ingénieurs spécialisés pour gérer le système peut être supérieur aux avantages qu'il procure.

La tarification basée sur l'utilisation est-elle toujours le meilleur modèle pour l'IA ?

Payer exactement pour ce que vous utilisez semble formidable, et pour des choses comme la recherche et le développement, c'est souvent le cas. Mais lorsque vous appliquez ce modèle à d'autres applications d'IA, en particulier celles destinées aux clients, les choses peuvent se compliquer.

Le problème des coûts imprévisibles

Imaginez que vous gérez une boutique en ligne et que vous utilisez un agent IA pour gérer le support client. Le volume de vos tickets de support peut être assez stable pendant la majeure partie de l'année, mais il triple ensuite pendant la période des fêtes. Avec un modèle de tarification basé sur l'utilisation lié à la puissance de calcul, votre facture d'automatisation du support grimperait en flèche juste au moment où vos ventes sont à leur apogée.

Ce type d'imprévisibilité peut rendre la budgétisation un véritable casse-tête. Vous vous retrouvez à choisir entre payer pour plus de ressources que nécessaire (et gaspiller de l'argent) ou risquer des performances lentes au moment où vous pouvez le moins vous le permettre. Le coût n'est pas lié à la valeur que l'IA fournit (comme le nombre de tickets qu'elle résout), mais au temps de serveur brut qu'elle utilise.

Une voie plus simple pour l'automatisation du support : une tarification prévisible et basée sur la valeur

Pour des fonctions commerciales comme le service client ou l'aide informatique interne, une approche différente peut avoir beaucoup plus de sens. Au lieu de facturer en fonction du calcul sous-jacent, certaines plateformes d'IA modernes s'orientent vers une tarification basée sur la valeur qui est liée aux objectifs commerciaux.

Par exemple, eesel AI est une plateforme conçue spécialement pour l'automatisation du support. Elle se connecte à votre service d'assistance existant (comme Zendesk ou Freshdesk) et à vos sources de connaissances en quelques minutes seulement. Au lieu de vous facturer à l'heure de GPU, eesel AI propose des forfaits clairs et prévisibles basés sur le nombre d'interactions IA que vous avez chaque mois.

Ce modèle présente de réels avantages :

• Votre budget reste prévisible. Vous savez exactement quel sera le montant de votre facture, sans mauvaises surprises. Les forfaits sont basés sur le volume de résolutions, pas sur la charge du CPU.

• Pas de frais par résolution. Contrairement à beaucoup d'autres outils, les forfaits d'eesel AI concernent la capacité globale, vous n'êtes donc pas pénalisé pour avoir eu un mois chargé. Vos coûts ne s'envolent pas simplement parce que vous avez du succès.

• Vous pouvez le mettre en service en quelques minutes, pas en quelques mois. Là où Anyscale nécessite une expertise technique sérieuse, eesel AI est en libre-service. Vous pouvez connecter votre service d'assistance en un clic et le mettre en ligne rapidement, sans avoir besoin d'une équipe d'ingénieurs en systèmes distribués.

• Déployez en toute confiance. Un mode de simulation puissant vous permet de tester les performances de l'IA sur des milliers de vos anciens tickets avant de l'activer pour les clients. Cela vous donne une prévision précise des taux de résolution et des économies que vous réaliserez.

Alors qu'Anyscale est un outil phénoménal pour construire des systèmes d'IA personnalisés et à grande échelle à partir de zéro, une plateforme comme eesel AI offre une solution plus rapide, plus prévisible et plus économique pour des problèmes commerciaux spécifiques comme l'automatisation de votre service d'assistance.

Cette vidéo du Ray Summit explore comment différentes stratégies de tarification, y compris celles liées à la tarification Anyscale, peuvent déterminer le succès des produits d'IA.

Comprendre la tarification d'Anyscale

Anyscale fournit une plateforme puissante et flexible pour faire évoluer des charges de travail IA intensives, le tout basé sur le framework standard de l'industrie, Ray. Son modèle de tarification reflète cette flexibilité, avec des options de paiement à l'utilisation et d'engagement qui vous permettent de payer pour le calcul exact dont vous avez besoin.

Mais cette puissance s'accompagne d'une certaine complexité. Votre facture finale dépendra beaucoup de votre choix de matériel, de l'échelle de vos tâches et de la capacité de votre équipe à tout optimiser. Parfois, le coût le plus important est caché dans les heures d'ingénierie nécessaires pour bien gérer la plateforme.

Pour les entreprises qui cherchent à résoudre des problèmes spécifiques comme l'automatisation du support client sans se prendre la tête avec la gestion d'une infrastructure complexe, il vaut la peine d'examiner d'autres options. Des plateformes comme eesel AI offrent un modèle de tarification plus simple et plus prévisible qui lie directement vos coûts à la valeur commerciale, vous permettant de déployer une IA puissante avec rapidité et confiance financière.