[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-inference::ru":3,"gloss-cluster-inference::ru":23,"gloss-next-inference::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"inference","core-ai","Инференс","Инференс (inference) — это процесс времени выполнения, при котором на уже обученную модель подаётся вход и генерируется выход — это фаза «использования», в отличие от обучения, более раннего и значительно более дорогого процесса, при котором модель впервые получает свои веса. Каждый вызов API к Claude, GPT или любой другой LLM — это запрос на инференс: модель не учится и не обновляет свои веса от этого вызова, она просто вычисляет прямой проход через свою (фиксированную) сеть, чтобы получить ответ. Это различие критически важно для SaaS-разработчиков, поскольку обучение и инференс имеют совершенно разные профили стоимости, задержки и инфраструктуры: обучение топовой модели стоит от десятков до сотен миллионов долларов и происходит редко (новая версия модели раз в несколько месяцев — раз в год), тогда как инференс происходит на каждом отдельном пользовательском запросе, и его стоимость\u002Fзадержка напрямую определяют юнит-экономику и отзывчивость вашего продукта. Стоимость и скорость инференса определяются размером модели (числом параметров), длиной входа и выхода (токенами), железом, на котором она работает (GPU вроде NVIDIA H100 или специализированные чипы вроде Google TPU), и техниками оптимизации вроде квантизации (снижение числовой точности для ускорения вычислений) и кэширования (повторное использование вычислений для повторяющихся префиксов промпта). Конкретный пример: SaaS поддержки клиентов, обрабатывающий 10 000 сообщений чата в день, делает 10 000 отдельных вызовов инференса к API LLM — каждый независим, каждый тарифицируется по входным\u002Fвыходным токенам, каждый занимает от нескольких сотен миллисекунд до нескольких секунд в зависимости от размера модели и длины вывода. Именно поэтому разработчики так одержимы оптимизацией инференса в масштабе: переход с крупной топовой модели на меньшую, дистиллированную модель для простой задачи классификации может снизить стоимость инференса в 10-20 раз при минимальной потере точности, а такие техники, как кэширование промптов (повторное использование вычислений для повторяющегося системного промпта между вызовами) или батчинг запросов, могут заметно снизить и стоимость, и задержку в высоконагруженных продакшн-системах. Стоимость и задержка инференса также зависят от того, обслуживается ли запрос синхронно (вызывающий ждёт полного ответа) или асинхронно через потоковую передачу (streaming, где токены приходят инкрементально по мере генерации) — стриминг не снижает общую стоимость инференса, но резко улучшает воспринимаемую задержку для функций, ориентированных на пользователя, поэтому чат-интерфейсы почти повсеместно используют потоковую передачу ответов вместо ожидания полного ответа перед показом чего-либо. Разработчикам, оценивающим юнит-экономику новой AI-функции, стоит моделировать стоимость инференса на запрос с первого дня (входные токены + выходные токены, умноженные на цену поставщика за токен), поскольку стоимость инференса ИИ — в отличие от большинства инфраструктурных затрат SaaS — масштабируется напрямую и линейно с использованием, а не выигрывает от экономики фиксированных затрат традиционных вычислений.","Инференс — это запуск уже обученной модели ИИ на новых данных для получения результата, в отличие от обучения, когда модель учится.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"gpu","GPU (графический процессор)",{"slug":15,"name":16},"latency","Задержка (Latency)",{"slug":18,"name":19},"quantization","Квантизация",{"slug":21,"name":22},"throughput","Пропускная способность (Throughput)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]