降低大模型推理成本的七个实用方法

方舟智算团队2026/7/3

推理服务的成本不仅由 GPU 小时单价决定，还取决于请求密度、上下文长度、批处理效率和空闲时间。

1. 选择合适的量化方案

在质量允许的前提下使用 FP8、INT8 或 INT4，可以降低显存占用，并让单卡承载更大的模型或更多并发。量化前后应使用真实业务样本评估输出质量。

vLLM、SGLang 等推理引擎能够动态合并请求，提高 GPU 利用率。批次不是越大越好，需要在吞吐、首 Token 延迟和显存之间平衡。

过长的上下文会增加 KV Cache 占用和计算量。对输入做裁剪、摘要或检索，可以减少无效 Token。

实时请求重视延迟，离线任务更适合集中批处理。把两类负载拆开，可以分别选择机器和调度策略。

低峰期缩容、高峰期扩容，避免 GPU 长时间空闲。对允许冷启动的服务，可以缩容到零；对低延迟业务则保留少量热实例。

对于重复问题、固定模型版本和确定性输出，缓存可以直接减少推理请求。

持续观察每百万 Token 成本、每请求成本、P95 延迟和 GPU 利用率。只有把技术指标与业务量关联，才能判断优化是否真正有效。

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关于方舟智算：方舟智算提供按需 GPU 算力，支持训练、推理与图像生成等工作负载。可在算力市场比较可用节点与报价，或免费注册后创建第一个实例。