Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

PLLuM dla firmy: wdrożenie, licencja i koszt

Krótka odpowiedź

PLLuM ma sens, gdy firma potrzebuje polskiego modelu w kontrolowanym środowisku i ma powtarzalne zadanie o dużym wolumenie. Pliki modelu są bezpłatne, ale serwer GPU z obsługą to około 1 466 zł miesięcznie. Przy sprawie po 3 000 tokenów wejścia i 500 wyjścia API Claude Sonnet 5.5 kosztuje 0,043 zł, więc własny serwer wygrywa ceną dopiero od około 34 259 spraw miesięcznie.

Jak pracujemySzczegóły ↓

  1. 01Rozmowa30 min z inżynierem, 0 zł
  2. 02Prototypdziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, 0 zł
  3. 03Wdrożeniecel i stała cena w umowie, 50% przy podpisaniu
  4. 04Odbiór50% po osiągnięciu celu
model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE
wycena po analizie
ta sama praca w aplikacji z modelem w chmurze UE
od 12 500 zł
analiza zadania, danych i sprzętu
0 zł

Należymy do programów partnerskich OpenAI i Anthropic, twórców ChatGPT i Claude, i uczymy się z ich oficjalnych kursów. Co to znaczy ↓

Autor: Syntalith · 3 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Polskie modele AI w firmach: statystyki 2026

34 259

spraw miesięcznie, od których serwer GPU z obsługą za 1 466 zł wychodzi taniej niż API Claude Sonnet 5.5. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Najpierw wybór dla firmy

Od czego zacząć
  • Kontrola nad dokumentami

    PLLuM w środowisku firmy

    uprawnienia, retencja, usuwanie

  • Szybki start, mały ruch

    model przez API

    warunki dostawcy i przepływ danych

  • Stały, duży wolumen

    PLLuM i porównanie z API

    koszt serwera i opieki

  • Trudne rozumowanie, wiele języków

    mocniejszy model przez API

    jakość i koszt sprawy

PLLuM może obsługiwać jeden fragment procesu. Reguły pilnują prostych warunków, model przygotowuje odpowiedź, a pracownik zatwierdza skutek. Taki podział pozwala zmierzyć korzyść bez uruchamiania całej firmy naraz.

Wariant i licencja

PLLuM to rodzina polskich modeli rozwijana dla sektora publicznego i prywatnego. Strona projektu PLLuM rozdziela warianty według licencji, typu i rozmiaru. Wersja instruct wykonuje polecenia, chat służy do rozmowy, base to model bazowy.

Warianty serii 2512Licencja na karcieZnaczenie dla firmy
PLLuM-4B, PLLuM-12BApache 2.0użycie komercyjne na warunkach licencji
Llama-PLLuM-8B, Llama-PLLuM-70Bllama3.1warunki licencji Llama 3.1
warianty -nc-niekomercyjnabadania i użytek prywatny

Pełną nazwę, serię i licencję pokazują karty PLLuM 12B Instruct, Llama-PLLuM 8B Instruct i Llama-PLLuM 70B Instruct. Zapisz adres karty i datę sprawdzenia w dokumentacji projektu. Po zmianie wariantu sprawdź licencję ponownie. Wszystkie warianty są w kolekcji PLLuM na Hugging Face.

Ile kosztuje własny serwer, a ile API

Scenariusz: sprawa po 3 000 tokenów wejścia i 500 wyjścia
Serwer GPU Hetzner GEX45
214 € (934 zł) miesięcznie netto
Obsługa serwera
8 godz. (532 zł)
Własny model razem
1 466 zł miesięcznie
Jedna sprawa w API Claude Sonnet 5.5
0,043 zł

Próg opłacalności serwera

34 259 spraw/mies.

Cena serwera GEX45 z 24 GB pamięci GPU według strony Hetznera z 22 października 2026 r., bez jednorazowej opłaty 209 €, kurs NBP 4,3641 zł za euro i 3,8889 zł za dolara. Czas obsługi i rozmiar sprawy to założenia scenariusza. Który wariant PLLuM zmieści się na tym serwerze i z jaką jakością, sprawdzasz testem.

Miesięczny koszt API przy różnym wolumenie, Claude Sonnet 5.5

Sprawa: 3 000 tokenów wejścia i 500 wyjścia. Serwer GPU z obsługą to 1 466 zł.

5 000 spraw214 zł
20 000 spraw856 zł
50 000 spraw2 139 zł

Źródło: Anthropic, cennik API (2026) ↗

PLLuM rzadko wygrywa samą ceną przy małym ruchu. Wygrywa wymaganiem, by dokumenty nie wychodziły z firmy, albo dużym, stałym wolumenem. Szczegóły sprzętu zebraliśmy w tekście sprzęt, koszty i RODO polskiego LLM.

Test jakości przed uruchomieniem

Przygotuj 30 do 50 zanonimizowanych przykładów z jednego procesu: sprawy typowe, trudne, niepełne i takie, w których poprawna odpowiedź to prośba o pomoc człowieka. Porównaj wariant PLLuM z drugim wariantem, z API i z prostszą metodą opartą na regułach.

Co mierzyć
  • Poprawność i kompletność odpowiedzi
  • Zgodność z dokumentem źródłowym
  • Zachowanie przy braku podstawy w dokumentach
  • Liczbę poprawek pracownika
  • Czas odpowiedzi i koszt jednej sprawy

Wariant 4B może wystarczyć do klasyfikacji i krótkich odpowiedzi, 12B lepiej radzi sobie z dłuższym kontekstem, ale potrzebuje większego środowiska. To hipoteza do sprawdzenia w teście na sprawach z Twojego procesu, z wynikiem zapisanym przy pełnej nazwie wersji.

Miejsce danych i odpowiedzialność

Uruchomienie w firmie ogranicza wysyłanie dokumentów do zewnętrznej usługi, ale nie rozstrzyga o zgodności z RODO. Ustal cel i podstawę przetwarzania, role, dostęp, retencję i usuwanie. Przy danych wrażliwych przyda się tekst o RODO i umowie powierzenia przy wdrożeniu AI. Dobór wariantu i porównanie z API robimy w ramach prywatnych modeli LLM.

Tak wdrażamy to w firmach

Wszystkie wdrożenia →

Wyniki u klientów.

Wszystkie realizacje →
foap.comobsługa klienta

Obsługa klienta foap.com: 95% odpowiedzi wychodzi automatycznie.

Do foap.com piszą użytkownicy z kilku krajów, w kilku językach. System czyta całą rozmowę i warunki tej osoby, a potem sam wysyła odpowiedź w jej języku. Pytania o pieniądze i wyjątki trafiają do zespołu z gotowym szkicem, więc zostaje je sprawdzić i wysłać.

odpowiedzi wysyła system sam, bez pisania przez człowieka
95%
mija od nadejścia maila do gotowej odpowiedzi (mediana)
30 s
maili, które wymagają odpowiedzi, dostaje gotowy szkic
100%
pracy mniej na każde 1000 odpowiedzi (szacunek)
47 h

Dane z produkcji foap.com, 20–21 października 2026. Szacunek: 3 minuty na ręcznie pisaną odpowiedź.

Jak działa obsługa klienta foap.com →
Przykładowe wiadomości. Sprawy o pieniądze zawsze trafiają do człowieka.

Inne wdrożenia

jakotako.design

studio projektowe

−87%

Czas na szukanie nowych klientów, dziennie

4 h → 30 min

ok. 73 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

według studia

Jak działa pętla agentowa →
Signature Estates

nieruchomości

ok. −90%

Czas operatora na przeglądanie portali, dziennie

2–3 h → 20 min

ok. 45 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

szacunek · kontakt ze sprzedającym 5 min po ogłoszeniu

Jak agent łapie ogłoszenia →
Kuba Koziej, CEO i współzałożyciel MoreGrowth oraz członek zarządu Natu.Care

Kuba Koziej

CEO i współzałożyciel MoreGrowth

„Zaczęliśmy od mojego własnego agenta AI. Później podczas szkolenia nauczyłem się samodzielnie budować kolejne aplikacje. Dziś wdrażam ten sposób pracy z AI w swojej firmie. Współpraca z Syntalith dała mi dokładnie taki zestaw umiejętności i narzędzi, jakiego potrzebowałem.”

Zobacz pierwotną opinię po szkoleniu na LinkedIn ↗

Model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE, sprawdzony na Twoich zadaniach.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Jak budujemy automatyzacje i agentów

Od rozmowy do działającego systemu w czterech krokach.

  1. 01 · 30 min

    Bezpłatna analiza

    0 zł

    Rozmawiasz z inżynierem. Plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

  2. 02 · 5 dni

    Darmowy prototyp

    0 zł

    System pracuje na 20–100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył. Widzisz każdy wynik.

  3. 03 · 2–16 tygodni

    Wdrożenie

    50%

    Stała cena i cel zapisane w umowie. Pierwsza rata przy podpisaniu.

  4. 04 · po osiągnięciu celu

    Odbiór

    50%

    Drugą ratę płacisz, gdy system osiągnie cel na Twoich sprawach.

Jak powstaje darmowy prototyp

pon.

Ustalamy cel

Jaki wynik uznajesz za dobry.

wt.–śr.

System pracuje

Przechodzi przez Twoje sprawy, jedna po drugiej.

czw.

Porównujemy

Każdą różnicę sprawdzamy z pracą zespołu.

pt.

Wynik i cena

Lista błędów i stała cena wdrożenia.

Sprawy wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy, zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.

Na rynku taki prototyp kosztuje zwykle od 3 000 do 8 000 zł.

Umów bezpłatną analizę (30 min)

Prototyp ustalamy podczas bezpłatnej analizy.

Dane sprawdzone 25 października 2026.

„Czy moje dane są bezpieczne?”

Tak. Ty wybierasz, gdzie trafiają: od konta firmowego po model na Twoim serwerze.

  1. 00Prywatne konto pracownika

    Dane klientów i firmy lądują na koncie, którego firma nie widzi i nie kontroluje. Nie ma umowy powierzenia, więc to naruszenie RODO. Gdy pracownik odchodzi, historia czatów odchodzi razem z nim.

  2. 01Konto firmowe ChatGPT lub Claude

    Dostawca nie używa Twoich danych do uczenia modeli. Kopia zapytań zostaje w jego logach do 30 dni.

  3. 02API z zerową retencją (ZDR)

    Dostawca przetwarza zapytanie i niczego nie zapisuje. Wymaga jego zgody, wniosek przygotowujemy razem.

  4. 03Przetwarzanie w UE

    Zapytania są liczone i przechowywane w Europie: OpenAI w regionie UE, Claude przez chmury z regionem w UE.

  5. 04Model u Ciebie

    Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Dane nie wychodzą poza firmę.

Co robimy przy każdym wdrożeniu

  • Umowa o poufności i umowa powierzenia, zanim dostaniemy jakiekolwiek dane.
  • Sprawy do prototypu wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy.
  • Dane zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.
  • Konta firmowe z administratorem po Twojej stronie.

Gdy dane nie mogą wyjść z firmy

Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Do wyboru:

Bielik
polski model, SpeakLeash i ACK Cyfronet AGH
PLLuM
polski model, konsorcjum HIVE na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji
Qwen
Alibaba
GLM
Zhipu AI
DeepSeek
DeepSeek

Model dobieramy do zadania i sprawdzamy na Twoich sprawach. Uruchamiamy go, dostrajamy i utrzymujemy.

Źródło: Bielik i PLLuM, ACK Cyfronet AGH ↗ · PLLuM, Ministerstwo Cyfryzacji ↗

Masz dużo własnych danych? Dostroimy mały model.

  1. 1 Twoje przykłady
  2. 2 dostrajanie
  3. 3 test na nowych sprawach
  4. 4 model w Twojej firmie

Gdy masz tysiące podobnych maili, dokumentów albo zgłoszeń, uczymy mały otwarty model na tych przykładach. Działa w Twojej firmie, odpowiada szybko i kosztuje mniej w utrzymaniu niż duży model. Jakość mierzymy na sprawach, których model nie widział w trakcie nauki.

Przemysław i Piotr robili to w dużych firmach programistycznych i doradczych. Artem robił to wcześniej i robi dziś w Syntalith. Chodzi o modele na własnej infrastrukturze, dostrajanie i test jakości.

Poziom ochrony wybierasz na rozmowie. Umowę powierzenia podpisujemy, zanim zobaczymy jakiekolwiek dane.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Prywatne modele AI

Model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE, sprawdzony na Twoich zadaniach.

Dobieramy model i sprzęt do zadania, uruchamiamy go i mierzymy jakość na Twoich przykładach, zanim cokolwiek kupisz. Dane zostają w firmie albo w chmurze w UE. Wdrożenie, sprzęt albo hosting i opiekę wyceniamy osobno po analizie.

Zobacz prywatne modele AI →
model na Twoim serwerze albo w chmurze w UE
wycena po analizie
ta sama praca w aplikacji z modelem w chmurze UE
od 12 500 zł
analiza zadania, danych i sprzętu
0 zł

Pytania

  • Czy PLLuM można używać komercyjnie?

    To zależy od wariantu. W serii 2512 PLLuM-4B i PLLuM-12B mają licencję Apache 2.0. Llama-PLLuM-8B i 70B podlegają licencji Llama 3.1. Warianty z oznaczeniem -nc- są niekomercyjne. Licencję sprawdzasz na karcie modelu.

  • Ile kosztuje uruchomienie PLLuM?

    Pliki są bezpłatne. Serwer GPU Hetzner GEX45 kosztuje 214 € miesięcznie netto, czyli 934 zł. Z 8 godzinami obsługi to około 1 466 zł miesięcznie. Do tego aplikacja, dokumenty, testy i utrzymanie.

  • Kiedy lepsze jest API?

    Przy małym albo zmiennym ruchu i braku osoby do opieki nad serwerem. W naszym scenariuszu API Claude Sonnet 5.5 jest tańsze do około 34 259 spraw miesięcznie, a Claude Haiku 5.5 kosztuje dwadzieścia razy mniej niż Sonnet.

  • Czy własny serwer załatwia RODO?

    Nie sam. Miejsce uruchomienia ogranicza wysyłanie dokumentów na zewnątrz, ale cel, podstawę przetwarzania, role, dostęp, retencję i usuwanie danych ustalasz osobno.

  • Ile kosztuje wdrożenie z PLLuM?

    W Syntalith automatyzacja jednego procesu i aplikacja AI kosztują od 12 500 zł netto, agent AI od 12 500 do 75 000 zł netto. Infrastrukturę i utrzymanie wyceniamy osobno.

Porozmawiajmy

Po prostu napisz, zadzwoń albo wybierz termin.

Pracujemy szybko, bo nie znosimy korporacyjnej waty. Nie mamy handlowców ani kierowników od pilnowania kierowników. Rozmawiasz od razu z inżynierami, którzy potem budują Twój system. Szanujemy swój czas i Twój też.

Do końca roku przyjmiemy jeszcze 3 firmy.

pon.–pt. 9–17

Co Ci daje, że jesteśmy partnerem OpenAI i Anthropic?

OpenAI robi ChatGPT, a Anthropic robi Claude. Należymy do programów partnerskich obu firm, więc pracujemy z ich narzędziami na co dzień i uczymy się od samych twórców.

OpenAI Select PartnerClaude Partner Network
01Dobierzemy narzędzie do zadania
Wdrażamy i ChatGPT, i Claude. Oba sprawdzamy na Twoich dokumentach, a Ty wybierasz to, które robi mniej poprawek i oszczędza więcej czasu.
02Wiedza prosto od twórców
Uczymy się z oficjalnych kursów i materiałów OpenAI i Anthropic. Twój zespół poznaje funkcje i ustawienia, które działają dziś.
03Licencje bez naszej marży
Przy wdrożeniu ChatGPT, Claude albo Copilota licencje kupujesz bezpośrednio u OpenAI, Anthropic albo Microsoftu i od nich dostajesz fakturę. Do licencji nic nie doliczamy.
04Certyfikowani inżynierowie
W zespole mamy certyfikat AWS z uczenia maszynowego i certyfikat Anthropic z architektury systemów na Claude.

Udział w programach nie oznacza, że OpenAI albo Anthropic polecają nasze usługi.