---
title: "LLM cost optimization — การปรับปรุงประสิทธิภาพต้นทุนการใช้งาน LLM"
source: "https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "LLM_cost_optimization_—_การปรับปรุงประสิทธิภาพต้นทุนการใช้งาน_LLM"
language: "th"
categories:
- "Category:Large language models"
- "Category:Machine learning"
- "Category:Thai"
revision_id: 3604
wiki_created_at: 2026-09-06T23:23:17Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:23:17Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:57:50Z
---
# LLM cost optimization — การปรับปรุงประสิทธิภาพต้นทุนการใช้งาน LLM
**การปรับปรุงประสิทธิภาพต้นทุนการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)** — คือชุดของกลยุทธ์และวิธีการทางเทคนิคที่มุ่งลดทรัพยากรด้านการคำนวณและการเงินที่จำเป็นสำหรับการฝึกสอน การ fine-tuning และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการประมวลผล (inference) ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ความสำคัญของสาขานี้มาจากต้นทุนมหาศาลทั้งในด้านการพัฒนาและการดำเนินงาน LLM
ตัวอย่างเช่น การฝึกสอนโมเดล GPT-3 ที่มี 175 พันล้านพารามิเตอร์ ประเมินว่ามีค่าใช้จ่ายประมาณ **\$4.6 ล้าน** บนโครงสร้างพื้นฐาน GPU บนคลาวด์[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-gpt3_cost-1) และต้องใช้พลังงานไฟฟ้า **1.3 ล้าน kWh**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-energy_footprint-2) อย่างไรก็ตาม ค่าใช้จ่ายหลักมักเกิดขึ้นในขั้นตอน inference จากการประเมิน ค่าใช้จ่ายการดำเนินงานรายวันในการรองรับบริการ ChatGPT ช่วงต้นปี 2023 อยู่ที่ประมาณ **\$700,000** (ประมาณ \$0.0036 ต่อคำขอหนึ่งครั้ง) ซึ่งสูงกว่าค่าใช้จ่ายในการฝึกสอนครั้งเดียวหลายเท่า[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-inference_cost-3)
## การปรับปรุงประสิทธิภาพในขั้นตอนการฝึกสอนและการเลือกโมเดล
การจัดการต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพเริ่มต้นจากการตัดสินใจพื้นฐานที่เกิดขึ้นก่อนขั้นตอน inference
### กฎการขยายขนาด: ขนาดโมเดล vs. ปริมาณข้อมูล
หนึ่งในความก้าวหน้าสำคัญในการทำความเข้าใจเศรษฐศาสตร์การฝึกสอน LLM คือ **กฎการขยายขนาดแบบ Chinchilla** ที่นักวิจัยจาก DeepMind นำเสนอในปี 2022 พวกเขาแสดงให้เห็นว่าเพื่อการใช้งบประมาณการคำนวณอย่างเหมาะสมที่สุด ควรฝึกสอนโมเดลด้วยข้อมูลจำนวนมากกว่าที่เคยทำมาอย่างมีนัยสำคัญ[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-chinchilla2022-4)
ในอดีตมีการสันนิษฐานว่าประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นส่วนใหญ่จากการเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ อย่างไรก็ตาม งานวิจัย Chinchilla แสดงให้เห็นว่าโมเดล **Chinchilla** (70 พันล้านพารามิเตอร์) ที่ฝึกสอนบน **1.4 ล้านล้าน token** มีคุณภาพเหนือกว่าโมเดลขนาดใหญ่กว่ามากอย่าง **GPT-3** (175 พันล้านพารามิเตอร์) ที่ฝึกสอนบน token เพียงประมาณ 300 พันล้าน[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-chow2024-5) อัตราส่วนที่แนะนำคือประมาณ **20 token** ของข้อมูลฝึกสอนต่อพารามิเตอร์หนึ่งตัวของโมเดล แนวทางนี้ช่วยสร้างโมเดลที่กะทัดรัดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดทั้งต้นทุนการฝึกสอนและ inference ในภายหลัง
### การ Fine-tuning และประสิทธิผลของมัน
แทนที่จะฝึกสอนโมเดลจากศูนย์ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง การ fine-tuning โมเดลโอเพนซอร์สที่มีอยู่แล้ว (เช่น ตระกูล LLaMA, Falcon) กลายเป็นแนวปฏิบัติที่แพร่หลายมากขึ้น เพื่อลดต้นทุนลงอีก จึงมีการใช้วิธีการ **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**
วิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือ **LoRA (Low-Rank Adaptation)** ซึ่งช่วยให้ปรับโมเดลได้โดยอัปเดตเพียงพารามิเตอร์เพิ่มเติมจำนวนน้อย งานวิจัยแสดงให้เห็นว่า LoRA สามารถลดต้นทุน fine-tuning ได้หลายสิบเปอร์เซ็นต์ (ถึง ~68% ในบางสถานการณ์) โดยมีผลกระทบต่อคุณภาพน้อยมาก[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-lora_perf-6)
## การลดขนาดโมเดล (Model Compression)
ทิศทางการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญที่สุดคือการลดขนาดทางกายภาพของโมเดลในขณะที่รักษาประสิทธิภาพไว้
### การกลั่นความรู้ (Knowledge Distillation)
**การกลั่นความรู้** คือกระบวนการที่โมเดล "ครู" ขนาดใหญ่และทรงพลังถูกใช้เพื่อฝึกสอนโมเดล "นักเรียน" ที่กะทัดรัดกว่า โดยนักเรียนจะเรียนรู้การเลียนแบบคำตอบของครูบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อรับถ่ายทอด "ความรู้" ของครู วิธีนี้ช่วยให้ได้คุณภาพที่เทียบเคียงได้ในงานเฉพาะด้วยต้นทุนที่น้อยกว่ามาก ตัวอย่างเช่น โมเดล **DeepSeek-R1** ถูก distill สำเร็จจาก 671 พันล้านพารามิเตอร์ลงเหลือ 70 พันล้าน และแม้แต่ 1.5 พันล้านพารามิเตอร์ โดยมีการสูญเสียคุณภาพในระดับที่ยอมรับได้สำหรับแอปพลิเคชันจำนวนมาก[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-deepsense_opt-7)
### การ Quantization
**Quantization** คือกระบวนการลดความแม่นยำเชิงตัวเลขที่ใช้แทนน้ำหนักของโมเดล แทนที่จะใช้ตัวเลขทศนิยม 32 บิตหรือ 16 บิตแบบมาตรฐาน จะใช้จำนวนเต็ม 8 บิตหรือแม้แต่ 4 บิตแทน
- **Quantization แบบ 8 บิต** ลดขนาดโมเดลลงประมาณ **50%** โดยมีการสูญเสียความแม่นยำประมาณ 1%
- **Quantization แบบ 4 บิต** ลดขนาดโมเดลลง **75%** ในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพการอนุมานที่สามารถแข่งขันได้[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-deepsense_opt-7)
เมื่อมีการรองรับจากฮาร์ดแวร์ (เช่น ใน GPU รุ่นใหม่จาก Nvidia) และไลบรารีซอฟต์แวร์ (เช่น TensorRT) quantization สามารถเร่ง inference ได้ **2–4 เท่า**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-quant_speedup-8)
## การปรับปรุงประสิทธิภาพในขั้นตอน Inference
เมื่อโมเดลได้รับการฝึกสอนและนำไปใช้งานแล้ว ค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการใช้งานประจำวัน
### การรวมคำขอเป็นกลุ่ม (Batching)
**Batching** คือการรวมคำขอของผู้ใช้หลายรายการเป็น "batch" เดียวเพื่อประมวลผลพร้อมกันบน GPU ซึ่งช่วยเพิ่มการใช้งานฮาร์ดแวร์และปริมาณงานโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ สำหรับ LLM ที่การสร้างคำตอบเกิดขึ้นทีละ token วิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดคือ **continuous/in-flight batching** วิธีนี้ช่วยให้สามารถเพิ่มคำขอใหม่เข้า batch ได้แบบไดนามิกเมื่อคำขออื่นในนั้นเสร็จสิ้น ซึ่งขจัดเวลาว่างและเพิ่มการโหลด GPU ให้สูงสุด[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-baseten_batching-9)
### การ Cache ค่าคีย์และค่า (KV Cache)
ในโมเดล transformer การสร้าง token ใหม่แต่ละตัวต้องการข้อมูลเกี่ยวกับ token ทั้งหมดก่อนหน้า เพื่อหลีกเลี่ยงการเติบโตแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลของการคำนวณ จึงมีการใช้ **KV Cache** ระบบจะบันทึกผลลัพธ์กลางของการคำนวณจากกลไก attention สำหรับ context ที่ประมวลผลไปแล้วและนำกลับมาใช้ใหม่ ทำให้การสร้างลำดับยาวและบทสนทนาหลายรอบมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-deepsense_opt-7)
### การปรับปรุงประสิทธิภาพกลไก Attention
การจัดเก็บ KV Cache ต้องการหน่วยความจำจำนวนมาก เพื่อลดปริมาณนี้ จึงได้มีการพัฒนารูปแบบกลไก attention ที่ปรับปรุงแล้ว:
- **Multi-Query Attention (MQA)**: หัว attention ทั้งหมดใช้ชุดค่าคีย์และค่าร่วมกันชุดเดียว
- **Grouped-Query Attention (GQA)**: การประนีประนอมระดับกลาง โดยหัว attention แบ่งออกเป็นกลุ่ม และแต่ละกลุ่มใช้ชุดค่าคีย์และค่าร่วมกัน
บริษัท Meta ได้นำ GQA ไปใช้สำเร็จในโมเดล **LLaMA 2** ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ inference อย่างมีนัยสำคัญเมื่อทำงานกับ context ยาว โดยไม่สูญเสียคุณภาพอย่างมีนัยสำคัญ[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-gqa_ibm-10)
## การปรับปรุงประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานและสถาปัตยกรรมระบบ
### ระบบไฮบริดและ Retrieval-Augmented Generation (RAG)
ไม่ใช่ทุกงานที่ต้องการโมเดลที่ใหญ่ที่สุดและทรงพลังที่สุด แนวทาง **ไฮบริด** หรือ **แบบ cascade** คือการใช้โมเดลขนาดเล็กและราคาถูกสำหรับคำของ่ายๆ และเฉพาะในกรณีที่ล้มเหลวหรือสำหรับงานที่ซับซ้อนจึงส่งคำขอไปยังโมเดลขนาดใหญ่และมีราคาแพง
กรณีเฉพาะที่มีประสิทธิภาพสูงของแนวทางนี้คือ **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** ในสถาปัตยกรรมนี้ LLM สามารถมีขนาดค่อนข้างกะทัดรัดได้ เนื่องจากใช้ข้อมูลที่เป็นปัจจุบันจากฐานความรู้ภายนอก (เช่น เอกสารองค์กรหรือระบบค้นหา) เพื่อตอบคำถาม วิธีนี้ไม่เพียงลดข้อกำหนดด้านขนาดโมเดล แต่ยังแก้ปัญหาการสร้างข้อมูลเท็จ (hallucination) การนำโมเดลเฉพาะทางขนาด 70 พันล้านพารามิเตอร์พร้อม RAG ไปใช้งานบนโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กรอาจ **ถูกกว่า 2–4 เท่า** เมื่อเทียบกับการใช้ API GPT-4 บนคลาวด์[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_note-dell_rag-11)
## หมายเหตุ
1. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-gpt3_cost_1-0) «OpenAI's GPT-3 Language Model: A Technical Overview». *Lambda Labs*. [1]
2.
3. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-inference_cost_3-0) «The Inference Cost Of Search Disruption - Large Language Model Cost Analysis». *SemiAnalysis*. [3]
4. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-chinchilla2022_4-0) Hoffmann, J., et al. (2022). «Training Compute-Optimal Large Language Models». *arXiv:2203.15556*.
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-chow2024_5-0) Chow, T. (2024). «Three Kuhnian Revolutions in ML Training». *Substack*. [4]
6. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-lora_perf_6-0) «A Study to Evaluate the Impact of LoRA Fine-tuning on the Performance of Non-functional Requirements Classification». *arXiv:2503.07927*. (2025).
7. ↑ [7.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-deepsense_opt_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-deepsense_opt_7-1) [7.2](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-deepsense_opt_7-2) «LLM Inference Optimization: How to Speed Up, Cut Costs, and Scale AI Models». *deepsense.ai*. [5]
8. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-quant_speedup_8-0) Jin, H., et al. (2024). «GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers».
9. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-baseten_batching_9-0) «Continuous vs dynamic batching for AI inference». *Baseten Blog*. [6]
10. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-gqa_ibm_10-0) «What is grouped query attention?». *IBM*. [7]
11. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%9A%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B8%E0%B8%87%E0%B8%9B%E0%B8%A3%E0%B8%B0%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%97%E0%B8%98%E0%B8%B4%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%97%E0%B8%B8%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B9%83%E0%B8%8A%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B8%B2%E0%B8%99_LLM#cite_ref-dell_rag_11-0) «Inferencing on-premises with Dell Technologies». *Dell Technologies Analyst Paper*. [8]