一、先算清“词元账”，别让推理成本失控
本周多个国产模型更新了API定价与上下文窗口。执行建议：按业务日均词元消耗量（输入+输出）分三档测试——低档（<50万词元/日）直接走公有云API；中档（50万–500万）考虑专属实例；高档（>500万）必须自建推理集群，否则单价差可达3–5倍。注意长上下文场景下，词元成本会因缓存机制不同而剧烈波动，优先选支持KV Cache复用的框架。
二、服务器带宽：别被“理论并发”骗了
很多团队按模型参数量选GPU，却忽略IDC出口带宽。本周实测：单路7B模型在FP16下，每路并发推理约需8–12Mbps稳定带宽；若做流式输出，峰值可能翻倍。清单动作：1）用iperf3压测你的IDC到用户侧的实际可用带宽；2）按“并发数×单路带宽×1.5冗余”规划；3）对跨机房调用，优先走内网专线，公网延迟每增加10ms，词元生成吞吐约降7%。
三、网络软件栈：AI词元服务器必须做的三项配置
1）启用GPUDirect RDMA或类似零拷贝方案，减少CPU中断；2）在推理网关层部署动态批处理（如Triton的dynamic batching），可提升20%–40%词元吞吐；3）用eBPF或XDP做流量整形，避免大模型下载权重时挤占推理带宽。近期有厂商推出“AI词元服务器”整机柜方案，但软件许可常按GPU数收费，建议先算清TCO再决定。
四、本周可执行的省钱组合
对多数中小团队：白天高峰用API+夜间批处理走自建小模型；IDC侧把非实时推理任务调度到带宽闲时（如凌晨2–6点），配合竞价实例可再降30%成本。最后提醒：任何选型前，先用真实业务词元分布跑一周压测，再签带宽合同。
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