# Сервер для нейросети: какой нужен под вашу задачу и сколько стоит

> Какой сервер нужен нейросети: чат-боту, генерации картинок, распознаванию речи и поиску по документам. Видеокарта, память и цены на 8 ноября 2026.

Источник: https://infragid.ru/server-dlya-nejroseti/ · Обновлено: 2026-11-08 · Цены проверены: 2026-11-08 · Раздел: Нейросети и GPU

**Коротко.** Сервер для нейросети подбирают под задачу, а главный параметр — объём видеопамяти. Чат-боту на открытой модели 7–14 млрд параметров хватит одной карты на 24 ГБ: выделенный сервер с RTX 4090 стоит 56 900 ₽/мес, облачный L4 на пробу — 69,52 ₽/час. Модели на 70 млрд нужна карта на 96 ГБ (RTX PRO 6000 — 225 000 ₽/мес) или две по 48 ГБ, а поиску по документам видеокарта не нужна: хватит облачного сервера за 5 079,48 ₽/мес.

**Наш выбор.** Для типового случая — чат-бот или ассистент на своей открытой модели до 14 млрд параметров плюс генерация картинок, круглые сутки — берите выделенный сервер с RTX 4090 на 24 ГБ. Цена фиксированная, диски и канал уже в ней, а на одной карте уживаются небольшая языковая модель и генерация изображений.
- Конфигурация: RTX 4090 24 ГБ · Core i9-14900KS · 128 ГБ · 2 × 2 ТБ NVMe
- Цена: 56 900 ₽/мес или 1 890 ₽/день посуточно
- Сначала проверить: облачный L4 24 ГБ — 69,52 ₽/час, удалить после теста
- Когда не подходит: модели 30–70 млрд и десятки пользователей — RTX PRO 6000 96 ГБ, 225 000 ₽/мес
- Нужен только API к готовой модели: Dedicated Inference, qwen3-8b — 63,30 ₽/час, без своего сервера

## Что нужно понять за минуту

«Сервер для нейросети» — это не одна вещь. Модели для поиска по документам хватает обычного процессора. Чат-боту нужна видеокарта, и её выбирают по одному главному параметру — видеопамяти. Модель должна целиком поместиться в память карты, иначе она не запустится или будет отвечать в разы медленнее.

Поэтому порядок такой: сначала задача и модель, потом объём видеопамяти, потом карта и способ оплаты. Грубые ориентиры для запуска готовой модели в 4-битном сжатии:

- **7–14 млрд параметров** (Qwen3 8B, Llama 3.1 8B, Qwen3 14B) — карта на 24 ГБ с запасом под контекст;
- **27–32 млрд** — 24 ГБ впритык, удобнее 48 ГБ;
- **70 млрд** — около 45–55 ГБ: одна карта на 96 ГБ или две по 48 ГБ;
- **генерация картинок** — карты на 24 ГБ хватает популярным открытым моделям;
- **эмбеддинги и поиск по документам** — видеокарта не обязательна.

Точный расчёт под свою модель, сжатие и число пользователей — в [калькуляторе видеопамяти](/instrumenty/podbor-gpu-pod-model/).

Второй вопрос — сколько часов в сутки нейросеть работает. Облачный сервер с GPU оплачивается по часам, выделенный — за сутки или месяц. Если модель нужна на вечер или неделю экспериментов, выделенный сервер — переплата. Если круглые сутки — обычно переплата уже облако.

## Сколько стоит

Мы свели в таблицу не все карты, а одну подходящую конфигурацию под каждую задачу. Полная витрина облачных и выделенных GPU с наличием — в гайде [аренда GPU для нейросети](/arenda-gpu-dlya-nejroseti/).

| Задача | Что взять | Видеопамять | Цена |
|---|---|---|---:|
| Поиск по документам, эмбеддинги | облачный сервер Standard 4 vCPU / 8 ГБ, без GPU | — | 5 079,48 ₽/мес |
| Эмбеддинги по API, без своего сервера | Dedicated Inference, модель bge-m3 | — | 44,66 ₽/час |
| Распознавание речи по API | Dedicated Inference, whisper-large-v3 | — | 88,96 ₽/час |
| Готовая модель 8B с API, без установки | Dedicated Inference, qwen3-8b | — | 63,30 ₽/час |
| Проба модели, несколько часов в день | облачный сервер L4, 8 vCPU, 32 ГБ | 24 ГБ | 69,52 ₽/час |
| => Чат-бот на своей модели до 14B, картинки, 24/7 | выделенный RTX 4090, Core i9-14900KS, 128 ГБ | 24 ГБ | 56 900 ₽/мес |
| Модель 30–70B на часы и дни | облачный RTX PRO 6000, 16 vCPU, 120 ГБ | 96 ГБ | 289,79 ₽/час |
| То же на двух картах | облачный 2 × RTX 4090 48 ГБ, 24 vCPU, 128 ГБ | 2 × 48 ГБ | 292,85 ₽/час |
| Модель 30–70B, много пользователей, 24/7 | выделенный RTX PRO 6000, Ryzen 9 9950X, 192 ГБ | 96 ГБ | 225 000 ₽/мес |

Цены с НДС. Облачные GPU — калькулятор пула ru-7a (Москва), облачный Standard — пул ru-9a (Санкт-Петербург); диск и IP оплачиваются отдельно. Выделенные — готовые конфигурации: диски NVMe, канал 1 Гбит/с без лимита, IPv4 и защита от DDoS L3/L4 уже в цене. Dedicated Inference оплачивается по часам работы сервиса, токены не считаются. Проверено 08.11.2026 · [выделенные GPU](https://selectel.ru/services/dedicated/gpu/) · [облачные GPU](https://selectel.ru/services/cloud/servers/gpu/) · [Dedicated Inference](https://selectel.ru/services/dedicated-inference/) · [облачные серверы](https://selectel.ru/prices/calculator/)
{: .stamp}

Что видно из таблицы, если пересчитать на месяц работы без перерывов (наш расчёт: цена часа × 730 часов):

- **Облачный L4 круглосуточно** — ≈ 50 750 ₽ (69,52 × 730) плюс диск: сетевой быстрый SSD стоит 24,20 ₽ за ГБ/мес. По голой цене это близко к выделенной RTX 4090, но у выделенного сервера в цене 2 × 2 ТБ NVMe и 128 ГБ памяти, а сама RTX 4090 мощнее. Провайдер сам ставит L4 на «базовый инференс», а RTX 4090 — на разработку и дообучение небольших моделей.
- **Dedicated Inference с qwen3-8b круглосуточно** — ≈ 46 210 ₽ (63,30 × 730). Это дешевле своего сервера, и ставить ничего не нужно. Но модель только из каталога провайдера, свою загрузить нельзя.
- **Эмбеддинги bge-m3 по API круглосуточно** — ≈ 32 600 ₽ (44,66 × 730), в шесть с лишним раз дороже облачного сервера без GPU (5 079,48 ₽/мес без диска). У нас та же модель работает на процессоре — подробности во врезке ниже.
- **Облачный RTX PRO 6000 круглосуточно** — ≈ 211 550 ₽ (289,79 × 730), чуть дешевле выделенного. Но у выделенного 192 ГБ памяти против 120 ГБ, диски в цене и безлимитный канал. Две облачные RTX 4090 по 48 ГБ стоят почти как одна RTX PRO 6000, а держать модель на одной карте проще.
- **Посуточная аренда стоит почти как месячная:** 30 суток RTX 4090 — 56 700 ₽ (наш расчёт: 1 890 × 30) против 56 900 ₽/мес за месяц. Выделенный сервер можно взять на неделю под проект, не переплачивая за месяц.

## Как выбрать

1. **Опишите задачу одной фразой.** «Чат-бот отвечает клиентам по базе знаний», «генерируем картинки для карточек товаров», «расшифровываем звонки». От этого зависит модель, а от модели — память.
2. **Проверьте, нужна ли видеокарта вообще.** Поиск по документам, классификация текстов, небольшие модели эмбеддингов работают на процессоре. Облачный сервер на 4 vCPU / 8 ГБ стоит 5 079,48 ₽/мес, и GPU здесь — лишние деньги.
3. **Решите, нужен ли вам свой сервер.** Если хватает стандартной модели из каталога (Qwen3, Gemma, gpt-oss, Whisper, bge-m3) и нужен только API, Dedicated Inference избавит от установки и обновлений. Если запросов немного, дешевле платить за токены, а не за часы, — сравните в калькуляторе [LLM по API или свой GPU](/instrumenty/llm-api-ili-svoj-gpu/). Если модель своя или дообученная, нужно несколько моделей на одной карте или генерация картинок, берите свой сервер.
4. **Посчитайте видеопамять.** Модели до 14 млрд в 4 битах и генерации картинок хватит 24 ГБ. Модели на 27–32 млрд комфортнее 48 ГБ. Для 70 млрд и длинного контекста на много пользователей нужна RTX PRO 6000 на 96 ГБ.
5. **Проверьте на облаке, потом решайте с выделенным.** Создайте облачный сервер с L4, поставьте модель, прогоните свои реальные вопросы. Вечер экспериментов обойдётся в несколько сотен рублей. Для генерации картинок в облаке есть готовый образ InvokeAI в ИИ-маркетплейсе провайдера: платите только за ресурсы сервера.
6. **Посчитайте часы.** Нужен сервер на несколько часов в день или на неделю — облако или посуточный выделенный. Круглые сутки — выделенный по месяцу. Граница своя у каждой карты: для RTX 4090 на 48 ГБ выделенный (62 700 ₽/мес) выгоднее облака (146,42 ₽/час) уже примерно с 14 часов в сутки (наш расчёт: 62 700 / 146,42 / 30). Для своей карты посчитайте в калькуляторе [облако или выделенный](/instrumenty/gpu-oblako-ili-vydelennyj/).
7. **Если это ассистент для всей компании** — с учётками, поиском по внутренним документам и данными, которые не уходят наружу, — нужен не только сервер, но и обвязка. Рецепт — в решении [свой ChatGPT для компании](/svoj-chatgpt-dlya-kompanii/).

## Что не подойдёт и ограничения

- **Карты заканчиваются.** На 8 ноября RTX 4090 на 24 ГБ было в наличии 2 штуки, RTX PRO 6000 — 3. Выделенные L4, RTX 4090 на 48 ГБ, H100 и H200 стояли в листе ожидания. К ночи на 9 ноября RTX 4090 на 24 ГБ осталась одна, а версия на 48 ГБ появилась в одном экземпляре. Перед заказом проверяйте наличие и держите запасной вариант в облаке.
- **Зарезервировать GPU нельзя.** Квота в проекте не гарантирует свободную карту в выбранной зоне. Если облачный сервер с GPU не создаётся с ошибкой «No valid host was found», пробуйте другой пул.
- **RTX 4090 на 24 ГБ в облаке нет в пуле ru-7a**, там есть только версия на 48 ГБ. Поэтому дешёвая облачная проба — на L4.
- **Выключенный облачный сервер всё равно платный:** за него резервируются ресурсы. Не платить за vCPU, память и GPU можно, если сервер заморозить, а диски и IP оплачиваются всегда.
- **Облачный сервер с GPU удаляется через 12 часов после блокировки** за нулевой баланс, вместе с данными на локальном диске. У обычных облачных серверов на это есть 14 дней. Веса моделей и данные держите в отдельном хранилище.
- **Dedicated Inference — пока в режиме public preview** и только в публичном облаке в Москве. Свою модель туда не загрузить. При нехватке денег на балансе сервис останавливается, видеокарты уходят в общий пул, а через 8 часов без пополнения сервис удаляется безвозвратно.
- **Сервер с GPU — это не готовый ChatGPT.** Модель, сервер для неё (vLLM, Ollama), веб-интерфейс и обновления ставите вы или ваш подрядчик. Готовое решение с интерфейсом у провайдера тоже есть, но стоит от 240 290 ₽/мес.
- **Мало запросов — сервер не нужен.** Если нейросеть отвечает десяток раз в день, оплата за токены выйдет дешевле любого часа видеокарты: в Token Factory генерация Qwen-3.8-27B стоит 206,50 ₽ за 1 млн токенов.
- **Цены «от» и с датой.** Мы сверили их 8 ноября 2026. Итоговую сумму с дисками и IP провайдер считает в панели.

!!! how "Как мы сделали"
    Видеокарта нужна не каждой нейросети. Поиск по нашим документам работает на модели эмбеддингов bge-m3, и запускаем мы её на процессоре своего сервера: выделено 4 vCPU и 4 ГБ памяти. Гибридный поиск «слова + смысл» поднял долю попаданий нужного документа в первую пятёрку с 70 до 78 %, ответ — около 0,17 с, и тексты не покидают наш периметр. Распознавание речи (Whisper) мы вынесли на парк дешёвых телефонов: небольшим моделям дорогая видеокарта не нужна. А вот крупные языковые модели и генерацию изображений у себя не держим — только в облаке.


## Частые вопросы

**Какой сервер нужен для нейросети?**

Зависит от задачи. Поиск по документам и небольшие модели эмбеддингов работают на обычном процессоре — хватит облачного сервера на 4 vCPU и 8 ГБ. Чат-боту на модели 7–14 млрд параметров нужна видеокарта на 24 ГБ, модели на 70 млрд — на 96 ГБ или две карты по 48 ГБ. Точный объём памяти под свою модель посчитайте в нашем калькуляторе видеопамяти.

**Сколько стоит аренда GPU-сервера для ИИ?**

На 8 ноября 2026 выделенный сервер с RTX 4090 на 24 ГБ стоит 56 900 ₽/мес, с RTX PRO 6000 на 96 ГБ — 225 000 ₽/мес. Облачный сервер с L4 стоит 69,52 ₽/час, с RTX PRO 6000 — 289,79 ₽/час, диск оплачивается отдельно. Выделенный сервер с H200 NVL на 141 ГБ — 415 800 ₽/мес, но на 8 ноября он был в листе ожидания.

**Облачный сервер для ИИ или выделенный — что выбрать?**

Облако — когда карта нужна на часы и дни: эксперименты, разовая обработка, обучение. Оплата почасовая, сервер можно удалить сразу после задачи. Выделенный — когда модель работает круглые сутки и нужна фиксированная цена с дисками и безлимитным каналом. Границу по часам для своей карты проверьте в калькуляторе «облако или выделенный».

**Можно ли арендовать сервер с видеокартой для ИИ на день?**

Да. Готовые выделенные серверы с GPU сдаются посуточно: RTX 4090 на 24 ГБ — 1 890 ₽/день, RTX PRO 6000 — 10 000 ₽/день. Облачные серверы с GPU оплачиваются по часам, их можно создать на одну задачу и удалить.

**Обязательно ли нужна видеокарта NVIDIA?**

Для обучения и запуска крупных моделей — практически да: популярные фреймворки (PyTorch, TensorFlow) и серверы моделей лучше всего поддерживают видеокарты NVIDIA, и все карты в таблицах этой страницы — NVIDIA. Но небольшим моделям видеокарта не нужна вовсе: эмбеддинги для поиска по документам у нас работают на процессоре.


## Источники

- Серверы с GPU — карточки «под задачу» — https://selectel.ru/services/gpu/ (проверено 2026-11-08)
- Выделенные серверы с GPU — цены, наличие, посуточная аренда — https://selectel.ru/services/dedicated/gpu/ (проверено 2026-11-08)
- Облачные серверы с GPU — калькулятор пула ru-7a — https://selectel.ru/services/cloud/servers/gpu/ (проверено 2026-11-08)
- Dedicated Inference — каталог моделей и цены — https://selectel.ru/services/dedicated-inference/ (проверено 2026-11-08)
- Документация: оплата Dedicated Inference — https://docs.selectel.ru/dedicated-inference/about/payment/ (проверено 2026-11-08)
- Калькулятор облачных серверов — линейка Standard — https://selectel.ru/prices/calculator/ (проверено 2026-11-08)
- Поресурсный прайс: диски облачных серверов — https://selectel.ru/prices/ (проверено 2026-11-08)
- ИИ-ассистент на выделенном сервере — цены — https://selectel.ru/solutions/ai-infrastructure/ai-assistant/ (проверено 2026-11-08)
- ИИ-маркетплейс — готовые образы серверов — https://selectel.ru/solutions/ai-infrastructure/ai-marketplace/ (проверено 2026-11-08)
- Документация: оплата облачных серверов и блокировка при нуле на балансе — https://docs.selectel.ru/cloud-servers/about/payment/ (проверено 2026-11-08)
- Документация: FAQ миграции — резервировать GPU нельзя — https://docs.selectel.ru/migrations/migrate-to-cloud-servers/faq-cloud-servers-migration/ (проверено 2026-11-08)
- Token Factory — цены за токены — https://selectel.ru/services/cloud/token-factory/ (проверено 2026-11-08)