第 1 步 · 要不要自建
自建、租用还是调用 API?
买任何东西之前先看这一步。多数团队应该先用 API,把稳定负载挪到租用的 GPU,只有在利用率高且可预期、或数据不能出域时才买硬件。
| API | 云 GPU 租用 | 自建 | |
|---|---|---|---|
| 前期投入 | 无 | 无 | 硬件 + 机房 |
| 边际成本 | 按 token | 按卡时(空闲也付钱) | 电费 + 运维;闲置照样折旧 |
| 数据控制 | 数据发给服务商 | 你的实例、别人的机房 | 完全自己掌控 |
| 模型选择 | 服务商提供什么用什么 | 任意开放权重模型 | 任意开放权重模型 |
| 微调 | 有限(厂商微调接口) | 完全可控 | 完全可控 |
| 扩容 | 即时(受限流) | 分钟到数天(看库存) | 数周到数月(采购、供电) |
| 运维负担 | 无 | 只管软件 | 硬件、网络、机房、软件全包 |
| 适合 | 用量小或波动大;要用闭源前沿模型 | 集中训练、实验、需求不确定 | 高且稳定的利用率、数据不能出域、长期微调 |
判断要点
- 利用率决定一切:只用到 20% 的硬件通常比租用或 API 更贵。先量清楚真实 token 量(现有 API 账单就是好数据)。
- 同类比较:拿你能自建的开放权重模型(如 DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi)跟同一模型的 API 价比,不要拿闭源前沿模型比。
- 吞吐必须实测,不能抄规格表:token/s 取决于推理引擎、批大小、上下文长度和量化方式。
- 隐性成本:人力、备件、网络设备、机柜、散热,以及新一代 GPU 让手里硬件两年内贬值一半的风险。
- 混合很常见:稳定的基础负载自建,高峰时溢出到 API 或租用 GPU。
盈亏平衡计算器
—API 每月($)
—云 GPU 每月($)
—自建每月($,含折旧)
算法:API = token 量 × 综合单价;云 GPU = 单价 × 卡数 × 小时;自建 = 硬件 ÷ 折旧月数 + 功耗 × PUE × 730 小时 × 电价 + 托管运维,再乘以按实测吞吐和利用率算出的所需台数。API 预设来自本站模型价格表(开放权重模型的官方价,2026-10-22 更新);云 GPU 默认 $2.69/小时是「合规商业服务」页转述的 RunPod H100 社区云价格。硬件价、功耗、吞吐的默认值只是示例,请换成你的报价和实测结果。未计入:人力、融资成本、残值、税费。 模型价格表 → · GPU 算力租赁 →
在哪里租 GPU / 托管推理
摘自本站「合规商业服务」目录。价格来自服务商页面或第三方转述,下单前请再核对。
| 服务商 | 类型 | 价格说明 |
|---|---|---|
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