Apa itu Inference Provider dan Contohnya

2) Managed infra & server inference

Penyedia memberi komponen server/runner teroptimasi (atau layanan terkelola) untuk menjalankan model Anda di cloud pilihan. Cocok untuk kontrol lebih besar atas performa, biaya, dan model.

3) Edge / On-premises

Inference berjalan di data center internal, perangkat di lapangan, atau lingkungan terbatas (regulasi/air-gapped). Cocok untuk latensi ultra-rendah, privasi ketat, atau konektivitas tidak stabil.

4) On-device & SDK (mobile/desktop)

Model berjalan langsung di perangkat pengguna (CPU/GPU/NPUs lokal). Hemat biaya per request, menjaga privasi, dan tetap responsif tanpa internet.

5) Browser/Web runtime

Inference langsung di browser via WebGPU/WebNN. Menarik untuk demo, privacy-by-default, dan pengalaman instan tanpa instalasi.

Contoh inference provider populer (dan kapan memakainya)

A. Cloud/API (hosted inference)

• OpenAI API: akses model GPT dengan ekosistem luas; cepat untuk prototipe dan produk.
• Anthropic Claude API: fokus pada kualitas reasoning dan keamanan.
• Google Vertex AI: katalog model luas, integrasi data Google Cloud, MLOps terpusat.
• AWS Bedrock: akses beragam model foundation, integrasi IAM dan stack AWS.
• Azure OpenAI Service: compliance enterprise, peering jaringan, integrasi Azure.
• Hugging Face Inference Endpoints: deploy model open-source terkelola.
• Replicate: marketplace model dan deployment cepat via API.
• Together AI / OctoAI / Baseten / Modal / Anyscale: fokus performa, harga kompetitif, autoscaling, dan tooling pengembang.

Cocok bila Anda ingin time-to-value cepat, SLA jelas, dan beban yang fluktuatif.

B. Managed infra & server inference

• NVIDIA Triton Inference Server: server multi-framework (TensorRT, PyTorch, ONNX) dengan batching dinamis.
• TensorRT-LLM: optimasi LLM di GPU NVIDIA untuk latensi/minus biaya maksimal.
• vLLM: serving LLM sangat efisien (PagedAttention), throughput tinggi.
• Hugging Face TGI (Text Generation Inference): serving LLM open-source siap produksi.
• Ray Serve: orkestrasi skala besar untuk model inference terdistribusi.
• Ollama: jalankan LLM lokal dengan kemasan ringan; bagus untuk dev workstation dan POC on-prem.

Cocok bila Anda butuh kontrol penuh atas stack, SLO ketat, atau ingin mengoptimalkan biaya di volume tinggi.

C. Edge / On-premises

• Kubernetes + Triton/vLLM/TGI: cluster inference privat dengan autoscaling tersendiri.
• Intel OpenVINO: optimasi inference di CPU/VPUs Intel, populer untuk visi komputer.
• AMD ROCm stack: akselerasi GPU AMD untuk model open-source.
• NVIDIA Jetson + TensorRT: edge AI di perangkat embedded (robotik, kamera pintar).

Cocok bila data tak boleh keluar lingkungan, atau butuh latensi sub-10ms dekat sumber data.

D. On-device & SDK

• ONNX Runtime (Execution/Inference Providers: CPU, CUDA, DirectML, CoreML, OpenVINO): jalankan model lintas platform dengan akselerasi native.
• TensorFlow Lite + Delegates (NNAPI, GPU, Core ML): standar tersohor untuk mobile.
• Apple Core ML: integrasi ketat dengan ekosistem iOS/macOS, memanfaatkan Neural Engine.
• Android NNAPI + Qualcomm SNPE: manfaatkan NPU ponsel Android dan DSP vendor.
• NCNN / MNN: runtime ringan untuk perangkat mobile/embedded.

Cocok untuk aplikasi offline-first, privasi, dan UX yang tetap gesit tanpa jaringan.

E. Browser/Web runtime

• WebGPU + Transformers.js / WebLLM / MLC: jalankan model NLP/visi di browser modern.
• WebNN API (eksperimental): akses akselerator lokal via standar web.
• ONNX Runtime Web: bawa model ONNX ke browser dengan fallback WASM.

Cocok untuk demo interaktif, pelatihan ringan, atau aplikasi yang menghindari backend sensitif.

Cara memilih inference provider yang tepat

• Definisikan target SLO: latensi p95/p99, throughput per dolar, dan ketersediaan.
• Peta risiko data: apakah data boleh keluar region? perlu on-prem/edge?
• Pilih model dulu, baru infrastruktur: cek dukungan model (format, ukuran, quantization) di provider.
• Ukur biaya total: bukan hanya harga per token/second, tapi juga biaya devops, observability, dan lock-in.
• Evaluasi performa nyata: lakukan benchmark end-to-end (ukuran prompt, batch, streaming, concurrency realistis).
• Perhatikan fitur skalabilitas: autoscaling, cold start, dan dukungan multi-GPU.
• Observability & kontrol: tracing, token-level metrics, logging, dan A/B testing model.
• Compliance & keamanan: enkripsi, isolasi tenant, audit trail, dan sertifikasi (SOC 2/ISO 27001).
• Ekosistem & kemudahan integrasi: SDK, contoh, dukungan framework (PyTorch/ONNX/TensorRT), dan komunitas.

Tips praktis:

• Mulai dari hosted API untuk validasi nilai produk, lalu pindah ke managed/server sendiri saat volume meningkat.
• Gabungkan beberapa inference provider (multi-provider) untuk failover, harga terbaik, dan variasi model.
• Terapkan caching, batching, dan quantization lebih awal—hemat biaya besar tanpa merusak kualitas signifikan.

Penutup: memahami inference provider = keputusan yang lebih tenang

Memahami apa itu inference provider—beserta jenis, contoh, dan trade-off-nya—membantu tim Anda mengambil keputusan yang rasional: cepat meluncur, hemat biaya, tetap patuh, dan siap skala. Entah Anda memilih cloud API untuk kecepatan, server inference untuk kontrol, atau on-device demi privasi, yang terpenting adalah menguji asumsi Anda dengan metrik yang nyata.

Butuh panduan lebih spesifik untuk use case Anda? Tim editorial AppVerse.id rutin membahas taktik praktis, perbandingan provider, hingga checklist migrasi. Langsung kunjungi AppVerse.id dan temukan referensi yang bisa dipakai hari ini juga.

7 Apr 2026