Inferencia por tokens
Estima entrada y salida por separado, incluido historial y documentos. Si las tarifas difieren, calcula cada parte. Multiplica por solicitudes y añade embeddings, reranking o audio facturados aparte.
12/Precios
GPU e inferencia
precios explicados.
Las tarifas y límites son ejemplos, no una oferta vigente. El contrato define disponibilidad de modelos, precio, capacidad, retención y SLA.
01
Inferencia gestionada
Acceso a modelos por uso.
Pod compartido · Pod de rendimientoIdeal para
- API
- Demanda variable
- Experimentación
Facturación
Planificar despliegue →
$0.12 – $2.50
por 1M de tokens · según contexto
02
GPU Pod
Cómputo dedicado o reservado.
Pod de rendimiento · Pod dedicadoIdeal para
- Cargas predecibles
- Modelos personalizados
- Alto rendimiento
Facturación
Solicitar capacidad →
$0.79 – $2.50
por hora de GPU · Blackwell o Ampere
03
Empresas
Infraestructura privada.
Pod empresarialIdeal para
- Seguridad
- Requisitos regionales
- Capacidad a gran escala
- SLA a medida
Facturación
Explorar empresas →
Contrato anual
SLA según contrato
En Türkiye, donde aplique
Facturación en TRYe-Fatura / e-ArşivRelación comercial localPlanes, tarifas y casos de uso →
¿Qué determina tu factura de inferencia?
GPU reservada o dedicada
Calcula número de GPU × horas facturables × tarifa acordada. Incluye inactividad, réplicas, almacenamiento y red cuando proceda. Compara utilización y operaciones con un servicio por tokens.
Antes de aceptar una oferta
Confirma modelo, versión, contexto, concurrencia, moneda, impuestos, mínimos y excesos. Define soporte, retención, medición SLA y exclusiones. Un ejemplo no es un compromiso vinculante.
Comparativa
Compara el modelo operativo.
Cada herramienta resuelve problemas distintos. Compara control, ubicación de datos y responsabilidad operativa antes del precio anunciado.
| Capacidad | LLMPods | OpenAI API | Runpod | Servidor propio |
|---|---|---|---|---|
| Acceso a modelos | Catálogo de pesos abiertos; despliegues propios por acuerdo | Catálogo de modelos OpenAI API | Cargas GPU propias y endpoints públicos de modelos | Tú eliges pesos y software de inferencia |
| Ubicación de datos | Turquía hoy; Fráncfort y Canadá previstos | Opciones de residencia por proyecto; sujetas a elegibilidad y alcance | Depende del despliegue y producto seleccionados | Tu infraestructura y servicios conectados |
| Responsabilidad operativa | Inferencia gestionada; opciones de aislamiento por acuerdo | API operada por el proveedor | Endpoints gestionados o contenedores GPU operados por el cliente | Tú mantienes capacidad, actualizaciones y disponibilidad |
| Modelo comercial | Uso o capacidad reservada; facturación en TRY por acuerdo | Tarifas API por uso | Facturación por créditos; cargos de cómputo y almacenamiento | Hardware o nube más tus costes operativos |
Desliza horizontalmente para comparar proveedores →
Resumen de funciones, no una prueba de rendimiento. Las opciones varían por plan y configuración. Fuentes consultadas el 5 de octubre de 2026.
Riesgo cambiario en cada factura.
Si el uso se tarifa en moneda extranjera, la misma carga puede costar más en TRY al variar el cambio. Confirma la moneda y la regla de conversión antes de contratar.
La facturación en TRY está disponible cuando corresponda; las tarifas indexadas al USD pueden mantener riesgo cambiario.
USD/TRY 30
3 000 TRY
USD/TRY 40
4 000 TRY
USD/TRY 50
5 000 TRY
Solo ilustración: $100 de uso con tipos USD/TRY hipotéticos de 30, 40 y 50. Excluye impuestos y comisiones; no son tipos actuales.
14/Empresas
Cuando un Pod
no es suficiente.
Reserva la infraestructura que sostiene tus cargas de IA.
01 · Un solo Pod
Un modelo, una asignación de GPU.
02 · Varios Pods
Réplicas que comparten el enrutamiento.
03 · Rack
Pods fijados a un mismo chasis.
04 · Clúster
Racks tras un perímetro privado.
- Clústeres de GPU dedicados
- Red privada
- Capacidad reservada
- Arquitectura regional
- Serving de modelos personalizados
- Soporte técnico de cuenta
- SLA empresarial
- Acuerdos a medida
15/Terminal
Opera Pods
como infraestructura.
Una vista en línea de comandos del mismo sistema. UI conceptual: los comandos mostrados son ilustrativos hasta que se lance la CLI.
llmpods · CLI conceptualConcepto
$ llmpods modelos list
NAME TASK DEPLOYMENT
llama-70b-instruct chat shared
qwen-coder-32b coding shared
bge-m3 embedding shared
$ llmpods pod create --model qwen-coder-32b --gpu l40s --region tr-ist-01
POD CREATED
pod_018
region tr-ist-01
state LISTO
model qwen-coder
$ llmpods logs --follow
req 7f39a21 POST /v1/chat/completions pod_018 ttft 24ms 200
req 7f39a22 POST /v1/embeddings pod_041 ttft 6ms 200
$ llmpods usage
requests 1.28M tokens 214M gpu-util 67% · datos de demostración
$
16/Documentación
Ya conoces
la API.
POST
https://api.llmpods.com/v1/chat/completions
SolicitudJSON
{ "model": "llama-70b-instruct", "stream": true, "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello, Pod." } ] }
Respuesta200 · JSON
{ "id": "chatcmpl-7f39a21", "object": "chat.completion", "model": "llama-70b-instruct", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "Hello." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "total_tokens": 15 } }
Tokens en streamingSSE
data: {"delta": {"content": "Hel"}} data: {"delta": {"content": "lo"}} data: {"delta": {"content": ","}} data: {"delta": {"content": " Pod"}} data: [DONE]
LLMPODS
TR-IST-01
LLMPODS
POD-001
LISTO
LISTO
Dale a tu IA
un lugar mejor donde correr.
- Compatible con OpenAI
- Cómputo regional
- GPU dedicada
- Infraestructura gestionada