Preços Anyscale 2025: Uma análise clara de custos & modelos

Mergulhar num grande projeto de inteligência artificial é emocionante, até ao momento em que chega a fatura da capacidade de computação. À medida que mais empresas usam ferramentas poderosas para construir e executar IA, controlar os custos é uma necessidade. Um dos grandes nomes neste espaço é a Anyscale, a empresa por trás da popular framework de código aberto Ray.

A Anyscale oferece uma plataforma poderosa para computação distribuída, mas os seus preços podem parecer um pouco confusos à primeira vista. Se está a tentar definir um orçamento para as suas cargas de trabalho de IA, precisa de ter uma ideia clara de como será cobrado e o que afetará a sua fatura final. Este guia irá guiá-lo através da estrutura de preços completa da Anyscale, apontar alguns dos custos ocultos que talvez não espere e ajudá-lo a perceber se é a escolha certa para a sua equipa.

O que é a Anyscale?

A Anyscale é uma plataforma gerida construída em torno do Ray, uma framework de código aberto que ajuda os programadores a escalar as suas aplicações de IA e Python. Em linguagem simples, o Ray facilita pegar num programa que corre no seu portátil e distribuí-lo por centenas ou até milhares de máquinas na nuvem. Isto é um grande avanço para tarefas pesadas como treinar grandes modelos de linguagem, processar conjuntos de dados massivos e servir aplicações de IA complexas.

As pessoas que criaram o Ray fundaram a Anyscale para oferecer uma versão da plataforma pronta para empresas. Ela trata de todo o trabalho complicado de infraestrutura, para que a sua equipa se possa focar em construir aplicações de IA em vez de lutar com servidores. A Anyscale visa ajudar as empresas a evitar o "Muro da Complexidade da IA", aquele ponto em que infraestruturas emaranhadas, diferentes tipos de hardware (como GPUs e CPUs) e uma pilha de frameworks levam a custos crescentes e a um progresso lento. Eles fornecem uma única plataforma para gerir todo o ciclo de vida da IA, desde a preparação de dados até ao treino e implementação de modelos.

Uma análise aprofundada do modelo de preços da Anyscale

Os preços da Anyscale são flexíveis, o que muitas vezes é uma forma simpática de dizer que podem tornar-se um pouco complicados. O modelo é maioritariamente baseado no uso, o que significa que paga pelos recursos de computação que realmente utiliza. Vamos analisar as partes principais.

Pagamento conforme o uso vs. contratos com compromisso

A Anyscale oferece duas formas principais de interagir com eles:

• Pagamento conforme o uso: Esta é a opção mais direta. Paga apenas pelo tempo de computação que usa, faturado à medida que o utiliza. É um bom ponto de partida para equipas que estão a começar, a experimentar a plataforma ou a lidar com cargas de trabalho imprevisíveis. Geralmente, pode começar com algum crédito gratuito para testar as coisas sem um grande compromisso inicial.

• Contratos com compromisso: Para empresas maiores com necessidades mais previsíveis e de alto volume, a Anyscale oferece contratos de uso com compromisso. Estes acordos dão-lhe descontos se se comprometer com um certo nível de gastos. Isto faz muito mais sentido para trabalho a nível de produção, onde tem uma boa ideia das suas necessidades de recursos com antecedência.

Alojado vs. traga a sua própria nuvem (BYOC)

Também pode escolher como implementar a plataforma, e esta escolha tem um efeito direto na sua fatura e na forma como os seus dados são geridos:

• Alojado: A Anyscale trata de toda a infraestrutura por si. Esta é a maneira mais rápida de começar, pois não há configuração do seu lado. Usa a computação alojada pela Anyscale, e eles faturam diretamente no seu cartão de crédito todos os meses. É ótimo para avançar rapidamente e experimentar novas ideias.

• Traga a Sua Própria Nuvem (BYOC): Com esta opção, implementa a Anyscale no seu próprio ambiente de nuvem (como AWS, GCP, ou Azure) ou até nos seus próprios servidores. Isto dá-lhe mais controlo sobre onde os seus dados residem e como são protegidos, uma vez que tudo corre dentro da sua própria rede. Também pode aproveitar quaisquer reservas de GPU existentes que possa ter com o seu fornecedor de nuvem. Neste caso, a faturação é geralmente feita através do marketplace da sua nuvem.

Os custos principais: Pagamento por hora

O cerne dos preços da Anyscale é a cobrança por hora para as instâncias de computação. O custo varia muito dependendo do hardware dentro da instância. Embora a Anyscale não tenha uma lista de preços simples e única, a sua página de preços oficial dá uma boa noção da estrutura.

Aqui está uma tabela rápida para lhe dar uma ideia, baseada na sua oferta alojada. Lembre-se que estes preços podem mudar e variarão dependendo da região e do fornecedor de nuvem.

Instância Contendo:	Custo por Hora (a partir de)
Apenas CPU	$0.0112 /hr
GPU NVIDIA T4	$0.1264 /hr
GPU NVIDIA L4	$0.1966 /hr
GPU NVIDIA A10G	$0.3545 /hr
GPU NVIDIA A100	$0.6388 /hr
GPU NVIDIA H100	$1.8603 /hr

O que influencia a sua fatura final da Anyscale?

O preço de uma instância é apenas o ponto de partida. Algumas outras coisas podem realmente fazer a diferença na sua fatura final. Compreender estas variáveis é a chave para manter o seu orçamento sob controlo.

A sua escolha de computação: GPUs, CPUs e TPUs

O maior impulsionador do seu custo é o hardware que escolhe. Como pode ver na tabela, uma hora numa GPU H100 de ponta custa mais de 160 vezes o que custa uma hora numa instância apenas com CPU.

Embora GPUs poderosas possam acelerar o treino e a inferência, nem sempre precisa delas. O Ray e a Anyscale são construídos para lidar com clusters mistos, para que possa combinar diferentes tipos de instâncias. Por exemplo, poderia usar nós de CPU mais baratos para preparar os seus dados e depois mudar para nós de GPU mais caros para o treino do modelo propriamente dito, tudo na mesma tarefa. Descobrir a combinação certa é uma parte enorme de manter os custos baixos.

Escala e duração da carga de trabalho

O segundo fator principal é bastante simples: quanto e por quanto tempo usa a plataforma.

• Número de nós: Uma tarefa de treino a correr em 100 máquinas custará 100 vezes mais por hora do que a mesma tarefa numa única máquina.

• Duração da tarefa: Um modelo que leva um dia inteiro para treinar será obviamente mais caro do que um que termina numa hora.

• Tempo de inatividade: A Anyscale tem funcionalidades como a suspensão automática de clusters para o ajudar a evitar pagar por recursos inativos, mas ainda precisa de geri-lo. Um cliente mencionado num artigo do blog da Google Cloud referiu que poupam mais de 18.000 horas de GPU por mês apenas porque a Anyscale consegue ativar e desativar clusters tão rapidamente.

Os custos ocultos: Complexidade e tempo dos programadores

Agora, o custo que não aparece em nenhuma fatura: o tempo da sua equipa. Uma plataforma tão poderosa como a Anyscale tem uma curva de aprendizagem, especialmente se a sua equipa não estiver já familiarizada com o Ray e a computação distribuída.

Uma avaliação na sua página do AWS Marketplace diz de forma direta: "A plataforma tem uma curva de aprendizagem notável, especialmente para equipas que não estão familiarizadas com os conceitos do Ray." Isto significa que os seus engenheiros podem passar muito tempo a depurar, a ajustar cargas de trabalho e a mexer em configurações em vez de construir o seu produto real. Embora a Anyscale lhe dê ferramentas para facilitar isto, não é exatamente uma solução plug-and-play. Para algumas equipas, o custo de contratar engenheiros especializados para gerir o sistema pode ser maior do que os benefícios que ele proporciona.

O modelo de preços baseado no uso é sempre o melhor para IA?

Pagar exatamente pelo que usa parece ótimo, e para coisas como investigação e desenvolvimento, muitas vezes é. Mas quando aplica esse modelo a outras aplicações de IA, especialmente as que estão viradas para o cliente, as coisas podem complicar-se.

O problema dos custos imprevisíveis

Imagine que tem uma loja de e-commerce e usa um agente de IA para lidar com o apoio ao cliente. O volume de tickets de suporte pode ser bastante estável durante a maior parte do ano, mas depois triplica durante a época festiva. Com um modelo de preços baseado no uso, ligado à capacidade de computação, a sua fatura de automação de suporte dispararia exatamente quando as suas vendas estão no auge.

Este tipo de imprevisibilidade pode tornar a orçamentação uma verdadeira dor de cabeça. Fica a ter de escolher entre pagar por mais recursos do que precisa (e desperdiçar dinheiro) ou arriscar um desempenho lento quando menos pode dar-se a esse luxo. O custo não está ligado ao valor que a IA está a fornecer (como o número de tickets que resolve), mas ao tempo bruto de servidor que está a usar.

Um caminho mais simples para a automação de suporte: Preços previsíveis e baseados em valor

Para funções empresariais como o serviço ao cliente ou o suporte interno de TI, uma abordagem diferente pode fazer muito mais sentido. Em vez de faturar com base na computação subjacente, algumas plataformas de IA modernas estão a mover-se em direção a preços baseados em valor que se conectam com os objetivos de negócio.

Por exemplo, a eesel AI é uma plataforma construída apenas para automação de suporte. Ela liga-se ao seu help desk existente (como Zendesk ou Freshdesk) e a fontes de conhecimento em apenas alguns minutos. Em vez de lhe cobrar por hora de GPU, a eesel AI oferece planos claros e previsíveis baseados no número de interações de IA que tem por mês.

Este modelo tem algumas vantagens reais:

• O seu orçamento mantém-se previsível. Sabe exatamente qual será a sua fatura, sem surpresas desagradáveis. Os planos são baseados no volume de resoluções, não em quanto o CPU está a trabalhar.

• Sem taxas por resolução. Ao contrário de muitas outras ferramentas, os planos da eesel AI são sobre capacidade geral, para que não seja penalizado por ter um mês movimentado. Os seus custos não disparam só porque está a ter sucesso.

• Pode tê-lo a funcionar em minutos, não em meses. Onde a Anyscale requer conhecimentos técnicos sérios, a eesel AI é de autoatendimento. Pode ligar o seu helpdesk com um clique e começar a funcionar rapidamente, sem precisar de uma equipa de engenheiros de sistemas distribuídos.

• Implemente com confiança. Um modo de simulação poderoso permite-lhe testar como a IA se comportará em milhares dos seus tickets passados antes de a ativar para os clientes. Isto dá-lhe uma previsão precisa das taxas de resolução e de quanto irá poupar.

Embora a Anyscale seja uma ferramenta fenomenal para construir sistemas de IA personalizados e de grande escala de raiz, uma plataforma como a eesel AI oferece uma solução mais rápida, mais previsível e mais económica para problemas de negócio específicos como a automação do seu balcão de suporte.

Este vídeo da Ray Summit explora como diferentes estratégias de preços, incluindo as relacionadas com os preços da Anyscale, podem determinar o sucesso dos produtos de IA.

Compreender os preços da Anyscale

A Anyscale fornece uma plataforma poderosa e flexível para escalar cargas de trabalho de IA pesadas, tudo construído na framework padrão da indústria, o Ray. O seu modelo de preços espelha esta flexibilidade, com opções de pagamento conforme o uso e de uso com compromisso que lhe permitem pagar pela computação exata de que precisa.

Mas esse poder vem com alguma complexidade. A sua fatura final dependerá muito da sua escolha de hardware, da escala das suas tarefas e da capacidade da sua equipa para otimizar tudo. Às vezes, o maior custo está oculto nas horas de engenharia necessárias para gerir bem a plataforma.

Para empresas que procuram resolver problemas específicos como a automação do suporte ao cliente sem assumir a dor de cabeça de gerir infraestruturas complexas, vale a pena verificar outras opções. Plataformas como a eesel AI oferecem um modelo de preços mais simples e previsível que liga os seus custos diretamente ao valor do negócio, permitindo-lhe implementar IA poderosa com rapidez e confiança financeira.