Existe algum benchmark de custo, régua ou fórmula de estimativa que me ajude a entender o custo único (incorporação em massa) e contínuo (incorporação e pesquisa) de habilitar o Discourse AI usando um LLM baseado em nuvem?
Para LLM auto-hospedado, qual seria uma configuração/custo típico de servidor necessário?
Acredito que você precisaria de uma GPU é melhor com uma GPU se você quiser auto-hospedar. Dê uma olhada em coisas como Ollama .
Veja também:
Para usar certos recursos do Discourse AI, os usuários são obrigados a usar um provedor de Modelo de Linguagem Grande (LLM). Consulte cada recurso de IA para determinar quais LLMs são compatíveis.
Se o custo for uma preocupação significativa, o Discourse AI tem várias ferramentas integradas para ajudar a gerenciar os gastos:
Painel de Uso de IA — acompanhe o consumo de tokens por recurso, modelo e usuário com custos estimados
Cotas de Uso — defina limites por …
Falco
(Falco)
28 Outubro , 2025 13:11
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Tópicos relacionados e pesquisa de IA não usam um LLM.
É uma solicitação por tópico para embeddings em massa, então a maioria dos sites poderá fazer isso usando algo como o Gemini Free tier.
A pesquisa é uma solicitação por pesquisa, e que muito provavelmente pode se encaixar no nível gratuito.
SubStrider:
Para auto-hospedagem
Como este é apenas um modelo de embeddings, você poderá auto-hospedar Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B · Hugging Face usando GitHub - huggingface/text-embeddings-inference: A blazing fast inference solution for text embeddings models em um básico de 2 vCPU / 4GB de RAM facilmente.
É mais rápido em um servidor com GPU, é claro, mas funciona muito bem em um sem ela.