Чтобы каждая реплика LLM приходила за миллисекунды и не разоряла бюджет на GPU, инфраструктура должна быть столь же умной, как сама модель. Сегодня для этого есть два зрелых Open Source-движка — vLLM и SGLang. Оба уже служат базой для корпоративных продуктов Red Hat и LMSYS, поэтому технологический риск минимален. Ниже — как каждый из них помогает бизнесу экономить и в каких сценариях их применять. Почему это важно прямо сейчас? Стоимость GPU-минут растёт, а объём запросов к моделям увеличивается экспоненциально, что напрямую бьёт по TCO AI-инициатив. vLLM — максимум пропускной способности • PagedAttention устраняет 60-80% фрагментации памяти через блочные таблицы (как виртуальная память в ОС), давая до ×24 больше throughput, чем Hugging Face Transformers. • Continuous Batching обрабатывает запросы по шагам генерации. Таким образом быстрые не ждут медленных, снижается latency и пропадает простой GPU (〜x23 прирост пропускной способности). • Совместимость с OpenAI API позволяет мигрировать SaaS-сервисы без переписывания клиентского кода. Именно vLLM лежит в основе Red Hat AI Inference Server для OpenShift, так что решение готово к production-кластерам. А ещё LMSYS сократил парк GPU на 50 %, одновременно увеличив число обслуживаемых запросов в 2–3 раза после миграции на vLLM. SGLang — это экономия на связанных запросах • RadixAttention строит древовидную структуру для переиспользования KV-кеша между запросами с общими префиксами. Если пользователь ведёт диалог, SGLang автоматически переиспользует уже вычисленные части контекста, ускоряя цепочки вызовов до ×5 и снижая вычислительные затраты. • Строго заданный вывод: можно жёстко задать JSON-схему или грамматику, избегая дорогой поствалидации. • Оптимальный выбор для диалоговых агентов, RAG-конвейеров и других сценариев, где соседние запросы делят контекст и важна точная структура ответа. Как выбрать Если ваша нагрузка — множество независимых коротких запросов и вы заменяете коммерческий API, ставьте vLLM: он максимально нагружает GPU и обеспечивает низкую задержку. Когда же важны длинные диалоги, строгий формат ответа или повторное использование контекста, применяйте SGLang, который экономит вычисления там, где другие их дублируют. Итого Разверните оба движка в одной инфраструктуре: vLLM — на «горячем» пути API для массовых запросов, SGLang — в сервисах с многошаговыми генерациями. Так вы получите быстрые ответы при минимальной стоимости GPU; именно то, что нужно бизнесу здесь и сейчас.