推荐路径
- 模型规模：7B，INT4 / Q4，估算显存约 11.8 GB。
- 流量：每日 1200 次请求，并发 8，上下文 8000 tokens。
- API 月成本粗估：$40.50；GPU 月成本粗估：$360.00。
- 推荐：私有 GPU + vLLM 优先，避免敏感数据直接外发。
- 数据敏感：优先考虑脱敏、内网、私有部署或人工审核。
LLM 部署 / GPU 成本 / vLLM / Ollama
大模型部署成本与路径选择器
输入模型规模、量化方式、并发、上下文、每日请求和价格参数，粗略比较 API、本地 Ollama、vLLM GPU、Serverless GPU 等路线。适合做技术方案、客户报价、上线评审和部署前预算判断。
部署检查
- 准备真实样本集，覆盖短输入、长上下文、异常输入和高并发。
- 压测 TTFT、tokens/s、错误率、超时率、P95/P99 延迟和显存峰值。
- 配置限流、缓存、重试、熔断、降级模型和人工兜底。
- 记录 prompt、模型版本、参数、输入摘要、输出摘要和审核状态。
- 上线前做回滚预案：切回 API、切小模型、关闭长上下文或暂停写入。
成本控制
- 先减少平均输出 tokens，再考虑换模型；输出长度通常直接影响账单。
- 用缓存处理 FAQ、固定模板和重复上下文，避免每次重算。
- 长文档先做检索/RAG，不要把整份资料塞进上下文。
- 高峰值低均值流量适合 API/serverless；稳定高并发才认真评估自托管 GPU。
- 定期复核供应商价格、GPU 租用价格、模型量化效果和实际使用率。
可复制部署评估
适合放进技术方案、客户报价说明、上线评审或采购对比表。
# 大模型部署成本与路径评估 ## 输入参数 - 模型规模：7B - 量化方式：INT4 / Q4 - 数据敏感度：客户资料 - 流量形态：突发请求 - 每日请求：1200 - 并发：8 - 平均输入/输出 tokens：900/450 ## 成本粗估 - 估算显存：11.8 GB - API 月成本：$40.50 - GPU 月成本：$360.00 - 注意：以上价格依赖你输入的单价，不代表实时供应商价格。 ## 推荐路径 - 模型规模：7B，INT4 / Q4，估算显存约 11.8 GB。 - 流量：每日 1200 次请求，并发 8，上下文 8000 tokens。 - API 月成本粗估：$40.50；GPU 月成本粗估：$360.00。 - 推荐：私有 GPU + vLLM 优先，避免敏感数据直接外发。 - 数据敏感：优先考虑脱敏、内网、私有部署或人工审核。 ## 部署检查 - 准备真实样本集，覆盖短输入、长上下文、异常输入和高并发。 - 压测 TTFT、tokens/s、错误率、超时率、P95/P99 延迟和显存峰值。 - 配置限流、缓存、重试、熔断、降级模型和人工兜底。 - 记录 prompt、模型版本、参数、输入摘要、输出摘要和审核状态。 - 上线前做回滚预案：切回 API、切小模型、关闭长上下文或暂停写入。 ## 成本控制 - 先减少平均输出 tokens，再考虑换模型；输出长度通常直接影响账单。 - 用缓存处理 FAQ、固定模板和重复上下文，避免每次重算。 - 长文档先做检索/RAG，不要把整份资料塞进上下文。 - 高峰值低均值流量适合 API/serverless；稳定高并发才认真评估自托管 GPU。 - 定期复核供应商价格、GPU 租用价格、模型量化效果和实际使用率。
路径对比
API 模型
最快上线，适合早期验证；数据和成本依赖供应商。
Ollama 本地
适合小模型、本机试验、隐私优先和低并发。
vLLM / GPU
适合稳定高并发、OpenAI-compatible 接口和吞吐优化。
Serverless GPU
适合突发流量，但要关注冷启动、镜像体积和队列。
上线前检查清单
- 价格、GPU 型号、上下文长度和并发都必须按当日供应商页面复核。
- 不要只看模型权重显存，还要预留 KV cache、框架开销、并发和峰值请求。
- 先做 50-100 条真实样本压测，再决定 API、Ollama、vLLM 或 serverless GPU。
- 敏感数据默认先脱敏；合同、财务、医疗和客户隐私不能让模型独立判断。
- 上线前准备限流、缓存、降级、日志、告警和回滚，不要直接裸跑生产流量。
- 如果输出会影响客户承诺、报价或法律判断，必须保留人工审核节点。
提醒：本工具只做粗略估算，不提供实时价格，不保证模型质量或硬件兼容性。正式采购或上线前，请以供应商当日价格、官方文档、真实压测和人工安全复核为准。
大模型部署规划后下一步
先用工具做判断，再用模板整理交付。生成内容只能作为草稿，不要不审核就直接发给客户。