Inferenza AI: come funzionano gli LLM e dove eseguirli

L’inferenza AI negli LLM si divide in 2 fasi principali: elaborare il prompt e generare la risposta. Se una funzionalità tarda a iniziare a rispondere, serve un intervento diverso rispetto a una che parte subito ma impiega troppo tempo a concludere. Misura separatamente queste attese prima di cambiare modello, scegliere un hosting più veloce o noleggiare GPU.

Parti da un’API gestita, a meno che tu non abbia un motivo concreto per occuparti direttamente dell’infrastruttura di inferenza. Potresti aver bisogno di controllare il deployment, usare uno specifico modello aperto o gestire un traffico sostenuto che giustifichi una capacità di calcolo propria. Una risposta lenta, da sola, non basta: prima individua la fase della richiesta che causa il ritardo.

La documentazione e il perimetro delle release descritti qui sono stati verificati sulle pagine ufficiali dei produttori il 21 ottobre 2026. L’esempio numerico usa una risposta API pubblicata e mostra i calcoli. Non è un benchmark, né un’indicazione della velocità che raggiungerà la tua applicazione.

Che cos’è l’inferenza AI negli LLM? Prima il prompt, poi la risposta

L’inferenza di un LLM è il lavoro con cui un modello linguistico di grandi dimensioni già addestrato produce un output a partire da un input. In una tipica richiesta di generazione testuale, significa preparare il prompt, prevedere come proseguirà il testo e restituire ciò che viene generato. Il modello elabora token, unità di testo che possono essere parole, frammenti di parole o segni di punteggiatura. La spiegazione dell’inferenza di NVIDIA.

Pensa agli appunti che prepari prima di scrivere una risposta. Leggere e organizzare il materiale ricevuto è la fase di preparazione; scrivere la risposta è quella di continuazione. Avere gli appunti pronti evita di ripetere la preparazione, ma la risposta va comunque scritta. Nell’implementazione, ciò che viene conservato è uno stato numerico, non appunti leggibili.

Il prefill elabora l’input già noto. Istruzioni, documenti recuperati, cronologia della conversazione e risultati degli strumenti diventano token del prompt. Poiché queste posizioni esistono già, il sistema può elaborarle insieme, nei limiti delle regole di attenzione del modello. Costruisce così lo stato necessario a produrre il primo token di output.

Il decode genera la continuazione. Nella normale generazione autoregressiva, ogni nuovo token dipende dalla continuazione scelta fino a quel momento. Il runtime esegue ripetutamente il modello, seleziona il token successivo, aggiorna lo stato e prosegue finché non raggiunge una condizione di arresto. NVIDIA descrive entrambe le fasi.

Per un assistente di supporto, un lungo documento di policy può rendere onerosa la preparazione anche quando la risposta richiesta è breve. Per un generatore di report, invece, un prompt contenuto può essere seguito da una lunga attesa mentre il modello scrive. Sono carichi di lavoro diversi, anche se usano lo stesso endpoint.

Inferenza e addestramento degli LLM: qual è la differenza?

L’addestramento modifica i parametri appresi dal modello; l’inferenza li utilizza. I parametri, spesso chiamati pesi, sono i valori numerici appresi durante l’addestramento. Inserire un documento nel prompt fornisce al modello il contesto per quella richiesta: di per sé, non riaddestra quei pesi. La spiegazione di IBM su inferenza e addestramento.

Questa distinzione aiuta a diagnosticare i problemi di un prodotto. Se la risposta ignora una policy, migliora il contesto fornito e valuta il comportamento del modello. Se la risposta è corretta ma arriva troppo tardi, esamina i tempi di inferenza. Addestramento, qualità del recupero delle informazioni e prestazioni del servizio sono ambiti di intervento distinti.

Perché i token di output costano di solito di più?

Generare una continuazione offre generalmente meno possibilità di lavoro in parallelo per singola richiesta rispetto all’elaborazione di un prompt già noto. Con batch piccoli, il decode può dedicare gran parte del tempo a spostare in memoria i pesi del modello e lo stato dell’attenzione. Elaborare insieme più posizioni di input già note consente un uso diverso dell’hardware. Questo aiuta a spiegare perché molte API applicano una tariffa più alta all’output. Il funzionamento di prefill e decode secondo NVIDIA.

Il rapporto esatto tra le tariffe è una scelta del fornitore, non una costante fisica. Contano anche la gestione della cache, il modello scelto e le condizioni del servizio. Non dare per scontato che accorciare l’input e accorciare l’output abbiano lo stesso effetto sulla latenza o sulla spesa.

La conseguenza pratica è semplice: se alla tua funzionalità servono una categoria e una breve spiegazione, chiedi quel risultato. Pretendere un lungo elaborato aggiunge lavoro di generazione che anche un host più veloce dovrà eseguire.

Tempo al primo token e token al secondo: misurali separatamente

Il tempo al primo token indica quanto dura il silenzio iniziale; la velocità di generazione indica quanto rapidamente prosegue la risposta. Misura entrambi con punti di inizio e fine ben definiti e coerenti.

• Tempo al primo token, o TTFT: dall’invio della richiesta al modello alla ricezione del primo token di output non vuoto. Possono contribuire l’attesa in coda, l’elaborazione del prompt e il transito in rete.
• Latenza tra token: l’intervallo tra i token di output dopo l’inizio della generazione. Uno stream può partire subito e risultare comunque lento se questi intervalli sono lunghi.
• Latenza complessiva della richiesta: dall’invio della richiesta alla ricezione dell’ultimo token di output.
• Throughput del sistema: l’output utile totale delle richieste concorrenti. Può aumentare anche mentre l’esperienza del singolo utente rallenta.

Queste distinzioni seguono le definizioni delle metriche di NVIDIA. Ecco perché un dato sui token al secondo, da solo, non risponde a tutte le domande sulle prestazioni.

Quando confronti i token al secondo, controlla sempre il denominatore. Un fornitore può dividere i token di output per il tempo di generazione, mentre una misurazione lato client comprende anche l’attesa iniziale. Un risultato aggregato del server può sommare molti utenti. Sono numeri che descrivono cose diverse.

Per una risposta in streaming con più token, l’intervallo medio tra token si può calcolare con (final-token time − first-token time) / (output-token count − 1). La formula esclude l’attesa iniziale; la sottrazione tiene conto del numero di intervalli tra i token. La definizione di NVIDIA esplicita questi confini.

Mantieni anche una misurazione separata per l’applicazione, dall’azione dell’utente al risultato utilizzabile. Deve comprendere il recupero dei documenti prima della chiamata al modello, le chiamate a strumenti esterni e la validazione successiva. Cambiare fornitore di inferenza non elimina il tempo trascorso in attesa del tuo database.

Scomporre la latenza di una singola richiesta

L’esempio di risposta pubblicato da Groq mostra perché un campo chiamato total_time va esaminato con attenzione. Groq, fornitore di inferenza gestita, include i tempi nei dati di utilizzo dell’API. La sua documentazione della Chat Completions API presenta un esempio con 18 token di prompt e 556 token di completamento.

Questi sono i valori pubblicati nell’esempio, con i secondi convertiti in millisecondi e arrotondati:

Fonte: l’oggetto di esempio con i dati di utilizzo di Groq. Sono tempi tratti da un esempio della documentazione, non latenze da aspettarsi in produzione.

In questo esempio, il totale dichiarato comprende l’elaborazione del prompt e la generazione:

Prompt + completamento = 0.000680594 + 0.463333333 = 0.464013927 secondi. Il risultato coincide esattamente con il total_time dichiarato. In questo esempio, la coda resta fuori dal totale.

Coda + prompt + completamento = 0.501507683 secondi, cioè circa 501.508 ms. È il subtotale che abbiamo calcolato per le componenti lato server riportate. Non rivela ancora l’attesa complessiva dell’applicazione: nell’esempio mancano sia i tempi di rete lato client sia il lavoro svolto dall’applicazione prima e dopo la chiamata.

Dividendo i 556 token di output dell’esempio per il tempo di completamento di 0.463333333 secondi si ottengono circa 1,200 token di output al secondo. È un calcolo su una risposta di esempio, non un benchmark o una promessa. Groq documenta questo rapporto tra numero di token e tempo di completamento nella sua guida alle metriche di inferenza.

Per la tua funzionalità, il risultato utile è proprio questa scomposizione. Un’attesa lunga in coda suggerisce di esaminare l’ammissione delle richieste e la capacità. Un tempo elevato di elaborazione del prompt rimanda al lavoro sull’input. Un completamento lungo rimanda alla generazione. Se l’attesa lato client supera di molto i tempi dichiarati dal server, occorre esaminare la rete e il percorso nell’applicazione.

Come ottimizzare l’inferenza LLM: intervieni sulla causa dell’attesa

Un’ottimizzazione serve solo se modifica una parte rilevante del tuo carico di lavoro. La stessa funzionalità può essere preziosa per un assistente che lavora sui documenti e quasi irrilevante per prompt brevi e senza elementi in comune.

I meccanismi sono documentati da NVIDIA e dalle guide dei runtime collegate qui sotto. L’ultima colonna indica il limite da tenere presente nelle decisioni di deployment.

KV cache: conserva il lavoro già svolto

Una cache key-value, o KV cache, conserva lo stato dell’attenzione relativo ai token precedenti. L’attenzione è il meccanismo con cui un transformer usa il contesto precedente nella previsione corrente. Conservare le chiavi e i valori già calcolati evita di ricostruirli a ogni avanzamento del modello. La cache cresce o viene gestita secondo l’architettura di attenzione del modello e le regole del sistema di inferenza. La spiegazione della KV cache di NVIDIA.

Questo riutilizzo occupa memoria. Il fatto che i pesi di un modello entrino in una GPU non significa che ci stiano anche le lunghe conversazioni di molti utenti simultanei. Oltre ai pesi, considera lo stato delle richieste attive e la memoria di lavoro.

Il prefix caching estende il riutilizzo a richieste che iniziano nello stesso modo. Un assistente che riceve ripetutamente le stesse istruzioni e lo stesso documento di riferimento può riutilizzare quel prefisso già elaborato. Deve comunque elaborare la parte finale che cambia e generare una nuova risposta.

vLLM, motore open source per l’inferenza e il serving dei modelli, specifica nella documentazione che il suo prefix caching automatico riduce il lavoro di prefill, non quello di decode. I limiti della cache di vLLM.

Mantieni il contesto condiviso utile all’inizio delle richieste, poi controlla i dati di utilizzo della cache. Se i prompt hanno poco in comune, o se l’attesa dipende soprattutto dalla scrittura di risposte lunghe, riutilizzare il prefisso risolve ben poco. La guida alla KV cache approfondisce lo stato, la sua conservazione e le modalità di riutilizzo dei singoli fornitori.

Batching: condividi la capacità tra più richieste

Il continuous batching aiuta il server a sfruttare meglio la propria capacità. Consente alle sequenze completate di uscire e a nuove richieste di entrare mentre le altre sequenze continuano a generare. Evita così di mantenere aperto un intero gruppo in attesa della risposta più lunga. La spiegazione del continuous batching di NVIDIA.

Per chi gestisce un servizio con molti clienti, può rendere più produttiva la capacità disponibile. Per chi aspetta una singola risposta, un throughput aggregato maggiore non è automaticamente un miglioramento. Verifica la distribuzione dei tempi di risposta con il traffico simultaneo che la tua funzionalità deve sostenere.

Non confondere il continuous batching all’interno di un motore di serving con un’API batch asincrona. Quest’ultima permette di inviare lavoro da completare in seguito ed è adatta, per esempio, a classificazioni da eseguire durante la notte. È una scelta di prodotto diversa dalla gestione efficiente delle richieste di una chat in tempo reale.

Il chunked prefill riduce l’interferenza tra nuovi prompt e risposte già in corso. Suddivide un prefill lungo in parti più piccole, che possono essere pianificate insieme al lavoro di decode. vLLM documenta un compromesso tra latenza al primo token e latenza tra token al variare del budget di token dello scheduler. La guida all’ottimizzazione di vLLM.

Questo conta quando arriva un documento da elaborare mentre altri clienti stanno già usando la chat. L’obiettivo è mantenere reattivi gli stream in corso mentre si accoglie il nuovo lavoro, anziché ottimizzare una richiesta isolata su un server vuoto.

Quantizzazione: meno spazio per ogni valore

La quantizzazione riduce la precisione con cui vengono rappresentati i valori numerici. Rappresentazioni più compatte possono ridurre la memoria necessaria e favorire l’esecuzione quando il limite è la banda di memoria. La quantizzazione dei pesi e quella della KV cache intervengono su allocazioni diverse. La documentazione sulla quantizzazione di vLLM.

Occorre stabilire se la rappresentazione scelta preserva il comportamento richiesto dall’applicazione su un runtime e un dispositivo compatibili. Valuta l’estrazione dai documenti, gli argomenti passati agli strumenti e le attività con contesti lunghi che contano per la tua funzionalità. Un file più piccolo e un modello caricato correttamente non dimostrano che il risultato sia accettabile.

Non promettere un’accelerazione basandoti soltanto sul nome del formato. Il risultato dipende dai kernel supportati, dall’hardware e dal carico di lavoro. Consulta la guida alla quantizzazione degli LLM per scegliere tra i formati e capire quale memoria viene ridotta.

Decodifica speculativa: prima la bozza, poi la verifica

La decodifica speculativa cerca di far accettare più token della continuazione a ogni passaggio di verifica. Un meccanismo di bozza meno costoso propone token, che il modello principale verifica. Le proposte accettate possono risparmiare lavoro di generazione sequenziale; quelle rifiutate e la verifica hanno comunque un costo. La documentazione sulla decodifica speculativa di vLLM.

La bozza può provenire da un altro modello o da un metodo di previsione supportato. Il vantaggio dipende dal tasso di accettazione, dal modello principale, dalle impostazioni di campionamento, dall’hardware e dal traffico. Vale la pena valutarla quando il collo di bottiglia è la generazione; non risolve un recupero lento dei documenti e non garantisce una coda iniziale più breve.

I metodi standard di campionamento per rifiuto mirano a preservare la distribuzione del modello principale entro i limiti numerici. Non estendere questa garanzia a ogni funzionalità etichettata come speculativa: nella stessa documentazione, vLLM distingue le garanzie standard dai metodi di verifica che ammettono deliberatamente una perdita di fedeltà.

Progettare un sistema di inferenza LLM: chi gestisce il servizio?

Prima dell’hardware, scegli quali responsabilità assumerti. L’API del produttore, un fornitore di inferenza e un runtime gestito in proprio possono tutti trasformare prompt in risposte. Cambia il lavoro che resta a tuo carico.

API del modello: acquisti l’accesso ai modelli del produttore

La Claude API di Anthropic offre accesso programmatico gestito ai modelli Claude. La Messages API accetta richieste e genera risposte; il produttore documenta le interfacce per lo streaming e l’uso degli strumenti. Panoramica della Claude API.

È la strada adatta a chi vuole soprattutto integrare in un prodotto il comportamento richiesto al modello. Tu scegli prompt, contesto, requisiti di output e controlli applicativi; il produttore gestisce l’infrastruttura di inferenza.

Il limite è il controllo. Acquistare l’accesso al modello non ti dà accesso allo scheduler del fornitore, né a un deployment di quel modello nella tua infrastruttura. Scegli questa strada quando il modello e le condizioni del servizio rispondono alle tue esigenze. Prima di avviare un progetto basato su GPU perché una risposta API è lenta, misura dove si accumula l’attesa.

Fornitore di inferenza: scegli separatamente chi ospita il modello

Groq offre un’API gestita per le chat completion, con un catalogo di modelli documentato. Le pagine dei modelli riportano capacità e limiti specifici: verifica quindi l’endpoint che intendi usare. Il catalogo dei modelli di Groq.

Puoi così valutare un host per un modello disponibile senza gestirne direttamente l’hardware. Il vincolo è la combinazione effettivamente offerta: disponibilità del modello, limiti delle richieste e funzionalità supportate. Il fatto che una famiglia di modelli sia disponibile altrove non dimostra che quel fornitore serva il checkpoint necessario o supporti ogni campo della richiesta.

Cerebras offre un’API e un SDK per l’inferenza gestita, inclusa la generazione in streaming. La guida introduttiva mostra la configurazione della chiave API e il flusso delle richieste. Guida introduttiva all’inferenza di Cerebras.

Valuta Cerebras come un altro candidato, usando le lunghezze reali dei tuoi prompt, i requisiti di output e l’andamento del traffico. Il punto resta l’adeguatezza del servizio: verifica il modello offerto, le funzionalità necessarie e le condizioni sulla capacità. Uno stream veloce in un esempio breve non basta per giudicare una funzionalità in produzione che elabora molti documenti. La guida ai prezzi di Cerebras e la guida ai prezzi di Groq approfondiscono queste scelte commerciali.

Esempio di prezzo per l’inferenza gestita: Groq propone Qwen3.8-27B di Alibaba a $0.80 per milione di token di input e $4.00 per milione di token di output; consulta il catalogo aggiornato dei modelli quando confronti il servizio gestito con la capacità di calcolo e il lavoro operativo che dovresti finanziare direttamente.

L’esempio riguarda quel modello specifico. Non indica il prezzo della richiesta usata prima per illustrare i tempi e non stabilisce una classifica tra Groq e un altro modello o deployment.

Motore di inferenza LLM in proprio: runtime e capacità sono responsabilità tue

vLLM offre un runtime di serving con continuous batching, streaming, prefix caching e un server API. Sono componenti utili quando devi gestire richieste concorrenti. Devi comunque verificare che modelli, hardware e ottimizzazioni supportati siano adatti al tuo deployment. Le funzionalità documentate di vLLM.

Il limite è tutto il servizio da costruire intorno al motore: predisporre la capacità, distribuire gli aggiornamenti, gestire l’ammissione del traffico, monitorare i guasti e mantenere un margine sufficiente nei periodi di punta. Un runtime può pianificare il lavoro sui dispositivi disponibili; non può decidere quali requisiti di affidabilità debba avere la tua applicazione.

Ollama è un runtime per eseguire modelli sul tuo computer o server, con opzioni di esecuzione su CPU e GPU. Le FAQ documentano l’elaborazione concorrente, le code e la memoria aggiuntiva necessaria per richieste parallele. Le indicazioni di Ollama sulla concorrenza.

Ollama è un punto di partenza ragionevole per lo sviluppo locale o per un carico di lavoro interno ben delimitato. Dietro la comodità dell’interfaccia restano i limiti della memoria e della capacità operativa. Usa il confronto tra Ollama e vLLM per scegliere tra Ollama e un deployment orientato al serving, poi verifica la scelta con richieste concorrenti, non soltanto con una chat andata a buon fine.

DeepInfer di DeepSeek è un framework specializzato per l’inferenza, il cui repository pubblico è stato avviato il 20 ottobre 2026. Il README descrive la release aperta come un sistema di inferenza offline con componenti per il serving su larga scala, compatibile con DeepSeek-V4.1-Flash, GPU NVIDIA SM100 e NPU Huawei Ascend 950. Cronologia del repository, README del produttore.

La release non è un servizio di inferenza completo. DeepSeek elenca esplicitamente tra i componenti necessari ma non inclusi un sistema di KV cache, la separazione di encoding/prefill/decode e il bilanciamento del carico tra repliche. Si tratta di funzionalità mancanti a livello di servizio; non significa che il motore di inferenza non conservi in cache alcuno stato dell’attenzione. Le omissioni dichiarate di DeepInfer.

Per un team infrastrutturale che punta a quel modello e a quell’hardware, vale la pena valutare il codice. Per chi cerca di migliorare un’applicazione ordinaria questa settimana, non è una scorciatoia per evitare la gestione di un servizio. Tieni separata la scelta del modello DeepSeek V4 dalla decisione di costruire la sua infrastruttura di serving.

Scegli il self-hosting quando il controllo diretto risolve un requisito preciso e puoi assegnare le persone necessarie a gestirlo. Una domanda sostenuta può giustificarne la valutazione; una domanda irregolare può lasciare inutilizzata capacità che continui a pagare. Considera il contesto attivo, la concorrenza, i guasti e i periodi di punta. Non esiste una soglia di traffico universale e difendibile oltre la quale le GPU gestite in proprio diventano la scelta migliore.

Inferenza più veloce: dove le promesse vanno ridimensionate

Una velocità di generazione maggiore serve solo se migliora il risultato che l’utente sta aspettando. Lo streaming rende visibile prima l’avanzamento, ma non elimina il lavoro di generazione restante. Un flusso che deve validare una risposta strutturata completa può comunque dover attendere la fine.

L’inferenza LLM più veloce dipende dal carico di lavoro

Un confronto pertinente esplicita il comportamento del modello, la lunghezza del prompt e dell’output, le condizioni della cache e la concorrenza. Altrimenti, un risultato più veloce può dipendere semplicemente da una richiesta più facile o da un diverso denominatore nella misura del tempo. Il throughput aggregato di un fornitore non è una promessa sul primo token del singolo cliente.

Lo stesso rigore vale per le promesse sulle ottimizzazioni. Un cache hit evita la preparazione ripetuta che può essere riutilizzata, non ogni fase dell’attività. Rappresentazioni numeriche più compatte non dimostrano che la qualità del risultato resti invariata. Un framework aperto per l’inferenza non fornisce un intero servizio operativo.

Intervieni subito sulle misurazioni e sul lavoro superfluo. Per migrare l’infrastruttura, aspetta che siano i dati a indicarne il motivo. Se una breve chiamata API soddisfa già i tuoi requisiti di qualità e latenza, l’uscita di un nuovo motore di serving non crea un problema da risolvere.

Domande frequenti sull’inferenza

Che cos’è l’inferenza nel machine learning?

ML significa machine learning, cioè apprendimento automatico. L’inferenza applica un modello già addestrato a un nuovo input per ottenere un output. La generazione di testo con gli LLM è un’applicazione di questo processo più ampio.

Che cosa significa LLM nell’intelligenza artificiale?

LLM sta per large language model, cioè modello linguistico di grandi dimensioni. Nel caso della generazione testuale trattato qui, elabora il contesto e prevede i token per costruire una continuazione.

Che cosa si intende per linguaggio di inferenza?

In questo contesto, l’espressione si riferisce di solito all’inferenza eseguita da un modello linguistico. Non è il nome di un linguaggio di programmazione obbligatorio: un’applicazione può chiamare il modello tramite la sua API o il suo runtime.

Qual è la differenza tra inferenza e previsione nel machine learning?

L’inferenza è il processo di esecuzione del modello addestrato. Una previsione è un output di quel processo. Nella generazione linguistica autoregressiva, la risposta si costruisce prevedendo ripetutamente il token successivo.

Quali sono i tre tipi di inferenza?

Quando si parla di ragionamento, di solito si intendono deduzione, induzione e abduzione. Sono categorie logiche. L’API del produttore, un fornitore di inferenza gestita e un runtime amministrato in proprio sono scelte di deployment, non quei tre metodi di ragionamento.

Quali sono cinque esempi di inferenza?

Tra le attività illustrative dei modelli linguistici ci sono classificare un’email, riassumere un documento, tradurre un brano, preparare una bozza di risposta e generare codice. Sono esempi di attività, non affermazioni sulle prestazioni di un modello specifico.

Qual è un esempio concreto di inferenza?

Un’applicazione di supporto invia a un modello addestrato la domanda di un cliente e il testo delle policy pertinenti; il modello genera una bozza di risposta. Sia la preparazione del contesto fornito sia la generazione della risposta sono lavoro di inferenza.

Come si esegue l’inferenza con un LLM?

Per un’applicazione basata su LLM, scegli un modello addestrato, invia il prompt pertinente tramite un’API o un runtime e valuta l’output ricevuto. Puoi usare un modello già addestrato senza doverlo addestrare tu.

Che cos’è l’inferenza in parole semplici?

Significa usare ciò che un modello ha appreso per produrre un output a partire da un nuovo input. In un chatbot, è il lavoro del modello tra la ricezione della conversazione e la produzione della risposta successiva.

Che cosa cambiare la prossima settimana

Chi sviluppa dovrebbe misurare la richiesta; chi gestisce il servizio dovrebbe provarla sotto carico; chi acquista dovrebbe confrontare i requisiti di servizio che emergono. Sono attività collegate, ma non intercambiabili.

1. 1

   Misura l’intero percorso

   Per un’attività rappresentativa, registra il numero di token di input e output, l’arrivo del primo output non vuoto e dell’ultimo output, oltre ai campi temporali disponibili dal fornitore. Affianca ai tempi del modello quelli del recupero delle informazioni e delle chiamate agli strumenti. Distingui nelle misurazioni le richieste che usano la cache da quelle che non la usano.

2. 2

   Intervieni sulla fase che pesa di più

   Se prevale l’elaborazione ripetuta dei prompt, esamina il riutilizzo dei prefissi e il contesto irrilevante. Se prevale la generazione, elimina l’output superfluo o valuta un modello o una configurazione di decodifica adeguati. Se prevale la coda, esamina capacità e ammissione delle richieste prima di riscrivere il prompt.

3. 3

   Riproduci un traffico realistico

   Confronta qualità del risultato e latenza con il numero di richieste simultanee previsto, includendo input e output lunghi. Usa queste evidenze per restare con l’API attuale, valutare un altro host o giustificare la gestione di capacità propria. Prima di scegliere quest’ultima strada, assegna la responsabilità dei guasti.

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