Comparer les modèles d'IA et les GPU pour les exécuter (2026)

Convly est le meilleur endroit pour comparer les modèles d'IA aux côtés des GPU qui les exécutent. Notre base de données de modèles répertorie les paramètres, le contexte et les prix API en direct côte à côte, tandis que trois calculatrices gratuites estiment la VRAM dont chaque modèle a besoin, le coût API par mois, et si l'auto-hébergement est plus avantageux que de payer à la consommation — la vue modèle plus matériel qu'aucun outil unique n'avait offerte auparavant.

La plupart des sites de comparaison ne répondent qu'à la moitié de la question. Les classements de référence classent les modèles mais ne vous disent jamais quel GPU ils nécessitent ; les sites matériels répertorient les GPU mais ne les associent jamais à un modèle spécifique avec une quantification spécifique. Cette page les place tous les deux dans un tableau, puis vous donne les outils pour saisir vos propres chiffres.

Modèles d'IA associés au GPU pour les exécuter

Le tableau ci-dessous associe environ 12 modèles populaires à leur nombre de paramètres approximatif, la VRAM minimale pour les exécuter en quantification 4-bit, un GPU grand public recommandé, et un niveau de prix API approximatif. Les chiffres VRAM suivent la règle empirique d'environ 0,5–0,6 GB par milliard de paramètres en 4-bit, plus 1–3 GB pour le cache KV. Un tiret (—) signifie que le modèle est API uniquement ou trop volumineux pour fonctionner de manière pratique sur du matériel grand public. Tous les prix sont extraits de notre Base de données des modèles IA.

Deux modèles ressortent. Premièrement, les modèles open-weight se réduisent à du matériel que la plupart des gens possèdent déjà — un modèle 7–8B tient sur une carte 8 GB, tandis qu'un modèle 32B nécessite un seul RTX 4090 24 GB. Deuxièmement, les modèles de frontière fermés ne peuvent être loués que par jeton, et l'écart de prix est énorme : notre Indice prix-performance IA a mesuré un écart de coût blendé de 114 × dans le domaine, d'environ $0,18 à $20 par 1M de jetons.

Trois outils gratuits pour faire vos propres calculs

Le tableau vous donne la forme du compromis. Ces trois calculatrices vous permettent de préciser la réponse exacte pour votre modèle, votre matériel et votre volume.

1. Calculatrice VRAM LLM

Choisissez une taille de modèle (ou entrez un nombre de paramètres personnalisé), un niveau de quantification et une longueur de contexte, et le Calculateur de VRAM pour LLM vous indique la quantité de mémoire GPU dont le modèle a besoin et s'il tient sur une carte donnée. C'est le moyen le plus rapide de vérifier « un modèle 32B fonctionnera-t-il sur mon RTX 4090 ? » avant de télécharger 20 GB de poids.

2. Calculatrice de coût API d'IA

Si vous préférez louer plutôt que posséder, versez votre volume de jetons d'entrée et de sortie mensuel dans le Calculateur de coûts pour les API IA et il estime la facture mensuelle pour chaque modèle, en utilisant les prix extraits en direct de notre base de données de modèles. C'est le moyen le plus rapide de voir combien vous économisez en passant d'un modèle premium comme GPT-5.5 à un niveau ultra-bas comme DeepSeek V4-Flash.

3. Calculatrice auto-hébergement vs API

La décision d'acheter par rapport à louer se résume au volume. Le calculatrice auto-hébergement vs API prend votre volume de jetons, le prix d'achat du GPU, la période d'amortissement, le tarif d'électricité et les heures d'utilisation, puis affiche le point d'équilibre où posséder un GPU devient plus avantageux que de payer à la consommation. En dessous d'environ 50M de jetons par mois, la tarification à la consommation gagne généralement ; un GPU possédé et bien utilisé ne prend de l'avance qu'à volume élevé et constant.

FAQ

De combien de VRAM ai-je besoin pour exécuter un modèle de 70 milliards de paramètres ?

En quantification 4-bit, un modèle 70B nécessite environ 40–48 GB de VRAM pour les poids, plus 1–3 GB supplémentaires pour le cache KV. En pratique, cela signifie une seule carte 48 GB comme RTX 6000 Ada, ou deux RTX 4090 24 GB en parallèle. L'exécution en 8-bit double approximativement la consommation. Utilisez le calculatrice VRAM pour vérifier votre longueur de contexte exacte.

Est-ce moins cher d’héberger soi-même ou d’utiliser une API ?

En dessous d'environ 50 millions de jetons par mois, la tarification API à la consommation gagne presque toujours. Un GPU amortisé de $2 000–$2 500 sur trois ans, avec électricité, coûte environ $85–$130 par mois tout compris, il ne s'amortit donc qu'à volume élevé et constant — où un GPU possédé et bien utilisé peut réduire le coût d'inférence d'environ ~5 ×. Exécutez votre propre volume via le calculatrice auto-hébergement vs API pour déterminer votre seuil de rentabilité.

Quel GPU est le meilleur pour les LLM locaux en 2026 ?

Pour la plupart des gens, le RTX 4090 (24 GB) est le point idéal — il exécute les modèles 32B en 4-bit confortablement et gère les longs contextes. Un RTX 4060 8 GB couvre les modèles 7–8B, un RTX 3060 12 GB exécute les modèles 8B avec de la marge, et passer à un modèle 70B nécessite une carte 48 GB. Associez votre modèle cible à une carte avec le calculatrice VRAM.

Quel est le modèle d'IA le moins cher par jeton ?

DeepSeek V4-Flash est le moins cher dans notre base de données à $0,14 en entrée et $0,28 en sortie par 1M de jetons (environ $0,18 en blended) — environ 114 × moins cher que le modèle de frontière le plus coûteux et environ 37 × plus d'intelligence par dollar que Claude Opus 4.8. Voir le classement complet dans le Indice prix-performance IA.