Ça dépend de votre cas d'usage. Pour les chatbots et assistants IA légers (comme OpenClaw), aucun GPU n'est nécessaire — un VPS ou serveur Cloud suffit. Pour exécuter des modèles de langage localement (Ollama, LocalAI avec des modèles 7B+), 16 Go de RAM en CPU fonctionne mais lentement ; un GPU offre une vitesse 10x. Pour la génération d'images (Stable Diffusion, ComfyUI) et le service LLM en production (vLLM), un GPU est en pratique indispensable.
Pour la plupart des utilisateurs : une RTX 4090 avec 24 Go de VRAM offre le meilleur rapport coût/capacité. Elle fait tourner tous les modèles 7–13B à pleine vitesse, gère SDXL et Flux pour la génération d'images, et couvre la plupart des charges de travail d'inférence en production. Pour les modèles 70B ou un débit d'entreprise, une A100 avec 80 Go de VRAM est la référence.
OpenAI facture par million de tokens — les coûts augmentent avec l'usage. Un serveur auto-hébergé coûte la même chose peu importe le nombre d'appels. Les gros utilisateurs atteignent souvent l'équilibre dès le premier mois. Vous bénéficiez aussi d'une confidentialité totale, d'aucune limite de débit, et de la liberté d'utiliser n'importe quel modèle open source.
Oui, dans les limites de votre VRAM et RAM. Une RTX 4090 avec 24 Go de VRAM peut faire tourner deux modèles 7B simultanément, ou un modèle 13B avec de la marge. Une A100 avec 80 Go de VRAM peut maintenir plusieurs grands modèles en mémoire à la fois.
Oui, pour plusieurs raisons : téléchargement des modèles (2–80 Go chacun), streaming du texte généré vers les clients, diffusion des images générées, et gestion du trafic API de plusieurs utilisateurs. Les plafonds de bande passante ajoutent des coûts imprévisibles et peuvent limiter votre débit. Tous les forfaits Dedimax incluent un trafic illimité.
Oui. Ollama et LocalAI supportent tous les deux le mode CPU uniquement, qui fonctionne pour le développement et les usages à faible débit. Quand vous êtes prêt, passez à un serveur dédié GPU — la configuration logicielle est identique, et l'accélération GPU est détectée automatiquement.
