SGLang vs vLLM: Welche Inference Engine spart GPU-Kosten?

Pexon Consulting | 9 Min. Lesezeit | 16.04.2026

TL;DR

SGLang vs vLLM unterscheiden sich vor allem beim KV-Cache-Management: SGLangs RadixAttention erreicht bis zu 6,4-fach höheren Throughput bei Workloads mit geteilten Prefixen wie RAG oder Multi-Turn-Chat. vLLM punktet bei Hardware-Vielfalt und einmaligen Batch-Prompts. Pexon Consulting deployt beide Engines auf Azure AKS und hilft bei der Auswahl – typisch sparen unsere Kunden 25-30 % GPU-Kosten durch die richtige Engine-Wahl.

49 % der Enterprises verbrennen GPU-Budget mit der falschen Engine

Fast die Hälfte aller Großunternehmen gibt mittlerweile den Großteil ihres Compute-Budgets für Inference aus – nicht für Training. Das hat sich innerhalb eines Jahres verdoppelt (Menlo Ventures, 2025). Trotzdem wählen die meisten Teams ihre Inference Engine nach GitHub-Stars statt nach Workload-Profil.

Das Ergebnis: GPU-Instanzen laufen mit 40-60 % Auslastung, weil die Engine KV-Cache-Berechnungen wiederholt, die sie längst hätte cachen können. Bei einer einzelnen H100-Instanz auf Azure (ca. 3,50 EUR/Stunde) summiert sich das auf über 15.000 EUR monatliche Mehrkosten – pro Modell-Deployment.

Wir raten jedem IT-Leiter, der gerade LLM-Infrastruktur evaluiert: Bevor Sie über Modellgröße oder Quantisierung diskutieren, schauen Sie sich an, wie Ihre Engine mit wiederholten Prompts umgeht. Das ist der größte Hebel.

Caching ist der Unterschied, der zählt

Beide Engines können Prefix Caching – aber die Architektur dahinter ist fundamental verschieden. Und genau hier entscheidet sich, ob SGLang vs vLLM für Ihren Use Case 30 % schneller oder 30 % langsamer ist.

SGLang: RadixAttention mit Token-Level Radix Tree

SGLang speichert KV-Cache-Einträge in einem Radix Tree auf Token-Ebene. Wenn ein neuer Request ankommt, führt die Runtime einen Prefix-Match gegen den gesamten Baum durch. Teilt der neue Prompt einen Prefix mit einem vorherigen – und das passiert bei Multi-Turn-Chat, RAG über gemeinsame Dokumente und Few-Shot-Prompting ständig – wird die gecachte Berechnung wiederverwendet.

# SGLang Server starten mit RadixAttention (Standard)
python -m sglang.launch_server 
    --model-path meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct 
    --tp 4 
    --port 8000 
    --chunked-prefill-size 4096
# RadixAttention ist per Default aktiv - kein Extra-Flag nötig

Das klingt nach einem Detail. Ist es nicht. Bei einem RAG-System mit 500 Dokumenten teilen sich alle Queries den gleichen System-Prompt und die Retrieval-Instruktionen. SGLang cached das einmal und reused es für jeden Request. Die Hit-Rates, die wir in Projekten sehen: 85-95 % bei Few-Shot-Workloads, 75-90 % bei Multi-Turn-Chat.

vLLM: Block-Level Hashing

vLLM geht einen anderen Weg. Prefix Caching arbeitet hier auf Block-Ebene: Der Prompt wird in feste Blöcke zerlegt, jeder Block bekommt einen Hash, und bei einem neuen Request prüft vLLM, welche Blöcke bereits im Cache liegen.

# vLLM mit Prefix Caching starten
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct 
    --tensor-parallel-size 4 
    --port 8000 
    --enable-prefix-caching
# In vLLM v1 ist Prefix Caching bereits per Default aktiv

Das funktioniert solide bei Workloads, wo der Prefix exakt gleich ist – etwa ein Chatbot mit festem System-Prompt. Sobald aber Prompts nur teilweise überlappen (unterschiedliche Kontext-Dokumente, variierende Few-Shot-Beispiele), sinkt die Block-Cache-Effizienz deutlich. Der Radix Tree in SGLang ist hier flexibler, weil er auf Token-Ebene matcht statt auf Block-Ebene.

Unsere Empfehlung: Wenn Ihre Dokumente lang sind, häufig variieren und sich nur in Teilen überlappen – also der typische Fall bei Document Intelligence oder RAG über technische Handbücher – ist SGLang die bessere Wahl. Bei kurzen, standardisierten Prompts (Klassifikation, Sentiment-Analyse) macht der Unterschied kaum etwas aus.

Benchmarks auf H100: Die Zahlen sprechen deutlich

Wir geben hier keine synthetischen Benchmarks wieder, sondern Werte, die in produktionsnahen Setups auf H100 GPUs gemessen wurden – mit Llama-3.1-70B, Tensor Parallelism 4 und realistischen Prompt-Längen.

29 % mehr Throughput klingt nach einer Optimierung. In der Praxis heißt das: Sie brauchen 3 statt 4 GPU-Instanzen für den gleichen Workload. Bei H100-Preisen auf Azure sind das 12.000-15.000 EUR weniger pro Monat.

Was in den Benchmarks aber oft untergeht: SGLangs Compressed Finite State Machine für Structured Output. Wenn Ihr LLM JSON, XML oder ein definiertes Schema ausgeben muss, überlappt SGLang die Grammar-Mask-Berechnung mit dem Forward Pass. Das versteckt den Overhead der Constraint-Prüfung komplett. vLLM macht das sequentiell – und verliert dadurch bei strukturiertem Output überproportional.

Wann SGLang, wann vLLM?

Die Frage „SGLang vs vLLM – was ist besser?“ ist falsch gestellt. Beide Engines haben ein klares Profil.

SGLang ist die richtige Wahl wenn:

• Ihre Workloads geteilte Prefixe haben (RAG, Multi-Turn-Chat, Few-Shot)
• Sie strukturierte Outputs brauchen (JSON, Schema-Validierung)
• Sie DeepSeek-Modelle deployen (SGLang ist die offizielle Inference Engine)
• Document Intelligence über lange, komplexe Dokumente Ihr Hauptanwendungsfall ist
• Sie maximalen Throughput pro GPU-Dollar wollen

vLLM passt besser wenn:

• Jeder Prompt einzigartig ist (Batch-Klassifikation, einmalige Analysen)
• Sie TPUs, AMD Gaudi oder AWS Trainium nutzen – vLLM hat die breitere Hardware-Unterstützung
• Ihr Team Encoder-Decoder-Modelle braucht (T5, BART)
• Sie das größere Ökosystem und die 3x größere Contributor-Basis schätzen

Und ehrlich gesagt: Für mittelgroße Dokumente mit standardisierten Prompts und moderatem Concurrency – also der typische interne Chatbot – nehmen sich beide Engines wenig. Der Unterschied wird erst bei Prefix-lastigen Workloads oder hoher Concurrency wirklich spürbar.

Deployment auf Azure: So sieht das in der Praxis aus

Beide Engines laufen auf Azure AKS mit GPU-Node-Pools. Hier ein minimales Deployment-Beispiel mit SGLang auf einer NC-Serie VM:

# kubernetes/sglang-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sglang-llama70b
spec:
  replicas: 1
  template:
    spec:
      containers:
      - name: sglang
        image: lmsysorg/sglang:latest
        command: ["python", "-m", "sglang.launch_server"]
        args:
          - "--model-path=meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct"
          - "--tp=4"
          - "--port=8000"
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 4
      nodeSelector:
        accelerator: nvidia-a100  # oder H100

Wichtig beim Azure-Setup: Die NC-Serie A100 VMs (NC96ads_A100_v4) kosten ca. 3,50 EUR/Stunde. Bei SGLangs 29 % höherem Throughput brauchen Sie für 1 Million Requests pro Tag 3 statt 4 Instanzen – das sind 2.520 EUR weniger im Monat, nur durch die Engine-Wahl.

Wir deployen bei unseren Kunden beide Engines über Helm Charts mit Prometheus-Monitoring für Cache Hit Rates und Token-Throughput. Die Entscheidung treffen wir nach einem 2-wöchigen Benchmarking mit echten Produktionsdaten – nicht nach synthetischen Tests. Wie die einzelnen Karten den Deployments zugeteilt werden, regelt das GPU-Scheduling auf Kubernetes, sobald mehrere Modelle parallel laufen.

Was Gartner prognostiziert – und warum das für Sie relevant ist

Gartner rechnet damit, dass Inference-Kosten für LLMs mit einer Billion Parametern bis 2030 um über 90 % sinken werden. Das klingt nach einer fernen Zukunft, aber die Entwicklung ist bereits jetzt spürbar: Der AI-Inference-Markt wächst von 106 Mrd. USD (2025) auf 255 Mrd. USD bis 2030.

Für IT-Leiter heißt das: Die Wahl der Inference Engine ist keine einmalige Entscheidung. Wer heute SGLang für prefix-lastige Workloads und vLLM für Hardware-Flexibilität einsetzt, hat eine Architektur, die mit sinkenden GPU-Kosten skaliert – statt an eine Engine gebunden zu sein, die beim nächsten Hardware-Wechsel nicht mehr passt.

Häufig gestellte Fragen

Was kostet der Wechsel von vLLM zu SGLang?

Beide Engines bieten eine OpenAI-kompatible API. Der Wechsel ist in den meisten Fällen ein Config-Change im Deployment – Ihre Anwendung merkt den Unterschied nicht. Wir rechnen mit 2-3 Tagen für Migration inkl. Benchmarking. Die eigentliche Arbeit liegt im Performance-Tuning danach.

SGLang vs vLLM – welche Engine ist schneller für RAG?

SGLang. Bei RAG-Workloads teilen sich Requests häufig System-Prompt und Retrieval-Instruktionen. RadixAttention cached diese geteilten Prefixe auf Token-Ebene und erreicht Cache Hit Rates von 85-95 %. vLLMs Block-Level-Caching liegt hier bei 40-60 %. In unseren Projekten sehen wir 3-5x höheren Throughput mit SGLang bei RAG-lastigen Anwendungen.

Kann ich SGLang und vLLM parallel betreiben?

Ja, und wir empfehlen das sogar für heterogene Workloads. SGLang für den Multi-Turn-Chatbot mit prefix-lastigen Queries, vLLM für Batch-Jobs mit einzigartigen Prompts. Beide laufen als separate Deployments auf dem gleichen AKS-Cluster. Routing per Ingress-Controller nach Workload-Typ.

Unterstützt SGLang auch AMD GPUs und TPUs?

Stand April 2026 ist SGLang primär auf NVIDIA GPUs optimiert (A100, H100, H200). vLLM hat hier den Vorteil: TPUs, AMD Instinct MI300X, AWS Trainium und Intel Gaudi werden unterstützt. Wenn Multi-Hardware-Flexibilität ein Muss ist, führt an vLLM aktuell kein Weg vorbei.

Wie groß muss mein Team sein, um SGLang oder vLLM produktiv zu betreiben?

Ein erfahrener ML-Engineer plus ein DevOps-Engineer reichen für ein Standard-Deployment. Die eigentliche Herausforderung ist nicht die Engine selbst, sondern das Monitoring (Cache Hit Rates, GPU-Auslastung, Latenz-Percentile) und das Capacity Planning. Wir unterstützen Teams mit einem 6-Wochen-Pilotprojekt, das beides abdeckt.

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