Fine-Tuning-Kosten Rechner
Eingaben
| Datensatzgröße | 10 |
|---|---|
| Epochen | 3 |
| Preis je Million Tokens | 8 $ |
Fine-Tuning-Kosten Rechner
Schätzt die Kosten eines verwalteten LLM-Fine-Tunings aus der Datensatzgröße in Millionen Tokens, der Zahl der Epochen und dem Anbieterpreis je Million Trainings-Tokens.
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Fine-Tuning-Kosten
Verwaltete Fine-Tuning-Schnittstellen rechnen nach der geleisteten Arbeit ab, also schlicht nach der Zahl der Trainings-Tokens, die das Modell liest. Da diese Zahl die Datensatzgröße mal die Zahl der Durchläufe darüber ist, lassen sich die Kosten eines Fine-Tuning-Auftrags vor dessen Start ablesen. Dieser Rechner schätzt sie aus der Datensatzgröße in Millionen Tokens, der Zahl der Epochen und dem Anbieterpreis je Million Trainings-Tokens.
Wie Fine-Tuning abgerechnet wird
Statt die zugrunde liegende Hardware offenzulegen, berechnet ein verwalteter Fine-Tuning-Dienst die während des Trainings verarbeiteten Tokens. Eine Epoche liest jedes Token im Datensatz einmal; mehrere Epochen lesen den ganzen Datensatz entsprechend oft. Die berechneten Tokens gesamt sind daher die Datensatzgröße mal die Epochen-Zahl, und die Rechnung ist dieser Gesamtwert mal den Satz je Token, den der Anbieter nennt. Damit werden die Kosten allein aus dem Datensatz vorhersehbar, ohne GPU-Typ, Batch-Größe oder Laufzeit zu kennen.
Die Formel
Mit einem Datensatz von Millionen Tokens, Epochen und einem Preis je Million Tokens ergeben sich die verarbeiteten Tokens gesamt und die Gesamtkosten als
MC=D⋅e=M⋅pSowohl die Datensatzgröße als auch der Preis werden je Million Tokens ausgedrückt, weil das die Einheit ist, die die meisten Anbieter nennen. Die Kosten sind in jeder Eingabe linear: eine Verdopplung des Datensatzes, der Epochen oder des Satzes verdoppelt jeweils die Rechnung.
Rechenbeispiel
Betrachtet sei ein Datensatz von 10 Millionen Tokens, trainiert über 3 Epochen zu einem Satz von 8,00 € je Million Tokens:
MC=10×3=30 Millionen Tokens=30×8.00=240.00Der Auftrag verarbeitet 30 Millionen Tokens und kostet 240 €. Eine Kürzung auf zwei Epochen würde 20 Millionen Tokens verarbeiten und 160 € kosten, während drei Epochen mit einem Modell zum Satz von 4,00 € die Rechnung auf 120 € halbieren würden. Da die Token-Zahl über die Preisstufen hinweg gleich bleibt, schlägt sich die Wahl von Basismodell und Trainingsmethode vollständig im Satz je Million nieder.
Grenzen
Die Schätzung zählt nur die Trainings-Tokens des Datensatzes über die gewählten Epochen. Sie schließt Validierungs-Tokens aus, sofern der Anbieter sie gesondert berechnet, ebenso die Kosten für das Aufbereiten und Bereinigen der Daten sowie jede Gebühr für das Hosting des entstehenden Modells. Vollständiges Fine-Tuning, das jedes Gewicht aktualisiert, wird meist höher angesetzt als Adaptermethoden wie Low-Rank-Adaptation, sodass der eingegebene Satz zur tatsächlich gewählten Methode passen sollte. Bei Aufträgen auf gemieteter Hardware statt einer verwalteten Schnittstelle folgt die Rechnung GPU-Stunden statt Tokens. Die Token-Ökonomie der Nutzung des entstehenden Modells behandelt der Token-Kosten-Rechner, und die Mietseite des selbstverwalteten Trainings der GPU-Cloud-Kosten-Rechner.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was bestimmt die Kosten eines Fine-Tuning-Auftrags?
Die Rechnung ist die Zahl der verarbeiteten Tokens mal den Preis je Million, und die verarbeiteten Tokens sind die Datensatzgröße mal die Zahl der Epochen. Größere Datensätze und mehr Durchläufe erhöhen die Zahl jeweils linear.
Der Satz je Token hängt vom Basismodell ab — größere Modelle kosten mehr je Token — sowie von der Trainingsmethode, da vollständiges Fine-Tuning, das jedes Gewicht aktualisiert, in der Regel höher angesetzt wird als Adaptermethoden, die nur einen kleinen Teil der Parameter trainieren. Validierungs-Tokens erhöhen den Gesamtwert, sofern sie berechnet werden.
Warum wird Fine-Tuning je Token statt je Stunde abgerechnet?
Verwaltete Fine-Tuning-Schnittstellen verbergen die Hardware und berechnen die geleistete Arbeit, die proportional zu den Tokens ist, die das Modell während des Trainings liest. Eine Abrechnung je Token macht die Kosten allein aus dem Datensatz vorhersehbar, ohne GPU-Typ, Batch-Größe oder Realzeit zu kennen.
Läuft die Arbeit stattdessen auf gemieteter Hardware, folgt die Rechnung GPU-Stunden statt Tokens, und maßgeblich sind die Cluster-Größe und die Laufzeit.
Ist vollständiges Fine-Tuning teurer als Adaptermethoden?
In der Regel ja. Vollständiges Fine-Tuning aktualisiert jeden Parameter und erfordert das Speichern des Optimierer-Zustands für alle, sodass Anbieter es je Token höher ansetzen als parametereffiziente Methoden wie Low-Rank-Adapter, die einen kleinen Satz zusätzlicher Gewichte trainieren und den Rest einfrieren. Adaptermethoden erzeugen zudem weit kleinere Artefakte, die gehostet werden müssen.
Die verarbeitete Token-Zahl ist bei gegebenem Datensatz und Epochen-Budget dieselbe, sodass sich der Unterschied vollständig im hier eingegebenen Satz je Million Tokens niederschlägt.
Haftungsausschluss
Diese Schätzung setzt eine Abrechnung des Datensatzes je Token über die gewählte Zahl an Epochen voraus und schließt Validierungs-Tokens, Datenaufbereitung und das Hosting des entstehenden Modells aus, sofern diese nicht im Satz je Million enthalten sind. Anbieterpreise und Token-Zählung schwanken; die Sätze sind vor der Budgetierung beim Anbieter zu bestätigen.