AI · Jämförelse
Beslutet att använda managed eller self-hostade LLM är ett av de viktigaste arkitekturvalen för AI-projekt. Managed-tjänster som OpenAI och Anthropic ger snabbast time-to-value medan self-hostade modeller som Llama och Mistral ger full kontroll över data och kostnad. Valet påverkar allt från latency och compliance till total ägandekostnad över tid.
Managed LLM för prototypning, komplex reasoning och när time-to-market är kritisk. Self-hosted för datakänsliga applikationer, hög volym med stabila mönster och när ni vill bygga långsiktig AI-kompetens internt. Hybridstrategi med managed för komplexa tasks och self-hosted för enkla/volym är ofta optimal.
| Dimension | Managed LLM | Self-hosted LLM |
|---|---|---|
| Time-to-market | Dagar (API-nyckel) | Veckor-månader (GPU + optimering) |
| Kostnad per 1M tokens | $2-15 (GPT-5, Claude) | $0.10-0.50 (Llama 4, Mistral) |
| Data-privacy | Beror på leverantör (zero-retention tier) | Full kontroll - data stannar hos er |
| Latency | Låg (50-300ms) | Varierar (100-1000ms beroende på GPU) |
| Modell-kvalitet | Klassledande (Claude, GPT) | Bra (Llama 4, Mistral) - närmar sig snabbt |
| GPU-krav | Inga | 1-8 GPU per modell (A100/H100) |
| Uppdateringar | Leverantören ansvarar | Internt ansvar (nya versioner) |
| Compliance | Beror på dataregioner och certifieringar | Full kontroll (GDPR, SOC 2, etc) |
| Custom fine-tuning | Begränsat (API-baserat) | Full kontroll (valfritt dataset) |
| Skalbarhet | Obegränsad (leverantör) | Begränsad av GPU-kapacitet |
Vid >10M tokens/dag, datakänslig applikation (PII, finansiell data) eller när ni behöver specifik fine-tuning. Under 1M tokens/dag är managed nästan alltid billigare.
Llama 4 (Meta) och Mistral Large för generell text. Qwen 2.5 (Alibaba) för kod. Phi-4 (Microsoft) för edge/resource-constrained. Modell-landskapet förändras snabbt.
Llama 4 70B: 2x A100 80GB. Mistral Large: 4x A100. För mindre modeller (7B-13B) räcker 1x A100 eller L40S.
Managed: förutsägbart per token. Self-hosted: GPU-kostnad + el + kylning + drift. Total ägandekostnad över 12 månader avgör. vLLM/TGI minskar GPU-behovet.
Ja - detta är optimal strategi. Använd managed för komplexa uppgifter (Claude/GPT) och self-hosted för enkla/stora volymer (Llama). Routing via Vercel AI Gateway eller egen gateway.
Managed API (Claude/GPT): 50-150ms för enkla prompts. Self-hosted med vLLM + A100: 100-300ms för 7B-modell, 300-800ms för 70B.
Self-hosted: full GDPR-kontroll. Managed: välj leverantörer med EU-datacenter (Azure OpenAI, Anthropic EU, AWS Bedrock) och zero data retention.
AI-konsult i Sverige
Senior AI-konsult med fokus på leverans - från första pilot till produktion. Leverantörsoberoende: Claude, GPT, Azure OpenAI, Vercel AI SDK.
RAG-implementation för svenska företag
Retrieval-Augmented Generation byggt för svenska företag - vector store, embeddings, hybrid-sök och evaluation pipeline.
Boka ett kostnadsfritt samtal - vi går igenom er specifika situation och ger en rekommendation som passar er.
