每Token成本分析：优化LLM推理的GPU基础设施
更新于2025年12月8日
2025年12月更新： 推理经济效益持续改善。配备141GB HBM3e显存的H200现已广泛供货（购买价$30,000-40,000，云端租用$2.15-6.00/小时），可在单GPU上运行此前需要两块H100的70B参数模型。H100云端价格已降至$1.49-3.90/小时（此前为$7-8/小时）。AWS于2025年6月降价44%。Blackwell GB200/GB300架构承诺将LLM推理性能提升30倍，但供货仍然紧张。量化技术的进步（FP4、INT4）在保持精度的同时持续降低每token成本。
ChatGPT生成的每个词都需要花费OpenAI $0.00012的成本——这个数字决定了AI公司是生存还是消亡于不可持续商业模式的坟墓。¹ 部署大语言模型的企业发现，当数百万用户每天生成数十亿token时，推理成本而非训练费用才是基础设施预算的主要支出。每token成本从$0.0001到$0.001的差异，意味着每月数百万美元的基础设施成本差距，这使得优化成为生死攸关的必需品，而非简单的效率提升。
Anthropic每天为Claude服务消耗270万美元，基础设施成本占收入的85%，尽管收取的是高端定价。² 据报道，Google的Gemini基础设施年成本超过50亿美元，迫使公司限制免费层使用量并推动用户转向付费订阅。³ 规模化后经济压力更加严峻：每天处理10亿token，按每token $0.001计算，年成本高达3.65亿美元，足以资助多家初创公司。
硬件军备竞赛使成本走向相互矛盾的方向。NVIDIA的H100 GPU推理性能是A100的3倍，但价格是2.5倍，造成复杂的优化决策。⁴ 内存带宽成为关键瓶颈，模型每个参数每token需要2字节的内存带宽，使内存速度比算力更加重要。⁵ 选择失误的企业将陷入注定失败的成本结构，无论用户如何增长。
Token经济决定商业可行性
理解token生成成本需要将推理过程分解为各个组成部分。每次token生成都涉及从内存加载模型权重、执行矩阵乘法、应用注意力机制并生成概率分布。像Llama 2这样的700亿参数模型，在全精度下每token需要140GB的内存带宽，直接转化为时间和功耗。⁶
批处理大小通过分摊固定开销大幅影响每token成本。处理单个请求会浪费90%的GPU容量在内存传输上。将32个请求批量处理可将每token成本降低85%，而延迟仅增加20%。⁷ 成本效率与用户体验之间的权衡成为塑造基础设施设计的关键商业决策。
上下文长度使成本呈指数级增长。2,000 token的上下文需要维护与序列长度呈二次方增长的注意力矩阵。GPT-4的128,000 token上下文窗口处理成本是8,000 token上下文的64倍，这解释了为何OpenAI对扩展上下文收取高价。⁸ 没有架构创新，百万级token上下文的模型在经济上不可行。
模型规模在成本结构中创造阶梯式跳跃。70亿参数模型可装入单GPU内存，部署简单。700亿参数模型需要跨多GPU的模型并行，增加同步开销。1750亿参数模型则需要配备高速互连的专用基础设施。每次模型规模跃升，每token成本增幅都比参数量增幅高2-3倍。⁹
精度要求提供了最大的优化空间。全FP32精度提供最高准确度，但与INT8量化相比，内存带宽需求翻四倍。现代量化技术可达到全精度99.5%的准确度，同时降低75%的成本。¹⁰ 更好量化方法的竞争直接影响AI部署的经济性。
硬件架构决定成本基础
GPU选型在任何优化开始之前就决定了基准成本结构。NVIDIA的H100 SXM提供3.35TB/s的内存带宽，可以每秒100 token的速度运行70B参数模型。¹¹ A100仅达到2TB/s，相同模型的吞吐量限制在每秒60 token。67%的性能差异转化为相应更低的每token成本，尽管H100购买价格更高。
内存容量限制迫使企业做出昂贵的架构决策。在FP16精度下加载70B参数模型需要140GB内存，还不包括KV缓存、激活值和其他开销。80GB的H100需要跨两块GPU进行模型并行，成本翻倍并增加通信开销。即将推出的配备141GB内存的H200可实现单GPU服务，每token成本降低45%。¹²
AMD的MI300X凭借192GB HBM3内存和5.3TB/s带宽，以H100价格的60%成为高性价比替代方案。¹³ 额外的内存容量使得无需并行化即可运行更大模型。早期采用者报告每token成本比H100部署低30%，但软件生态系统的不成熟造成运维挑战。硬件节省与软件复杂性之间的权衡需要仔细评估。
Intel的Gaudi 3加速器专门针对推理工作负载，对transformer模型进行了架构优化。该芯片提供128GB HBM2e内存和3.7TB/s带宽，功耗仅600W，而H100为700W。¹⁴ Intel声称推理工作负载的总拥有成本降低40%，但有限的供货和软件支持限制了采用。
基于CPU的推理在特定场景下具有出人意料的竞争力。配备192个vCPU的AWS Graviton4实例可以每千token $0.0008的成本运行较小模型，对于低吞吐量应用可与GPU定价竞争。¹⁵ 这种方法适用于流量间歇性的应用，在这些场景中GPU利用率会保持较低。CPU-GPU混合架构通过根据模型大小和紧急程度路由请求来优化成本。
软件优化带来显著改进
量化技术比任何硬件升级都能更大幅度地降低成本。GPTQ量化将模型压缩到4位精度，准确度损失极小，内存带宽需求降低87.5%。¹⁶ AWQ（激活感知权重量化）以较高精度保留重要权重，同时激进量化其他权重，实现平均3位精度，准确度下降不到1%。¹⁷ 实施量化的企业报告成本降低4-6倍，质量损失可接受。
KV缓存优化防止多轮对话中的内存爆炸。PagedAttention像操作系统页面一样虚拟化缓存内存，减少55%的内存浪费。¹⁸ Multi-Query Attention跨注意力头共享键值投影，将缓存需求降低8倍。¹⁹ 这些优化使相同硬件可服务10倍的并发用户，大幅改善每token经济性。
推测解码在不增加硬件的情况下将推理速度提升2-3倍。小型草稿模型生成token候选，大型模型并行验证，分摊计算成本。²⁰ Medusa架构添加多个解码头同时预测多个token，贪婪解码速度提升2.8倍。²¹ 这些技术对于代码生成等模式可预测的结构化输出特别有效。
动态批处理通过组合不同长度的请求来最大化硬件利用率。连续批处理在token完成时将新请求添加到现有批次，保持90%以上的GPU利用率，而静态批处理仅为40%。²² 该技术需要复杂的调度，但在生产部署中可将每token成本降低50%。
模型路由智能地将请求导向适当的资源。简单查询路由到较小模型或量化版本，复杂请求获得完整模型处理。混合专家架构仅激活相关参数，在保持质量的同时减少85%的计算。²³ 智能路由策略可使平均每token成本比使用最大模型处理所有请求降低60%。
部署架构影响总成本
集中式部署将资源集中在大型集群中，通过共享基础设施实现规模经济。1,000 GPU集群服务多个模型，通过统计复用实现85%的利用率。²⁴ 冷却、电力和网络成本分摊到更多计算资源上，与分布式部署相比每token成本降低25%。然而，网络延迟和数据出口费用会抵消地理分布用户的节省。
边缘部署使推理更接近用户，但分散了资源。在用户附近部署100个较小集群可降低网络成本和延迟，但利用率降至40-50%。²⁵ 每个位置都需要冗余基础设施、监控和维护。边缘部署每token成本通常高2-3倍，但提供更优的用户体验和数据主权优势。
混合架构通过战略性地部署不同模型层级来平衡成本和性能。小型模型在边缘位置运行以实现低延迟响应，复杂请求则路由到配备大型模型的集中式集群。Introl帮助企业设计跨我们全球257个节点的混合部署，优化成本与用户体验之间的权衡。
AWS Bedrock和Google Vertex AI等无服务器推理平台抽象了基础设施复杂性，但收取高价。AWS Bedrock对Llama 2 70B收费每千token $0.008，是自托管基础设施的10倍。²⁶ 这笔溢价换来零运维开销和即时扩展，适合不可预测的工作负载。流量稳定的企业通过自行管理基础设施可节省70-80%。
多云策略利用不同云服务商之间的价格差异和竞价实例可用性。Azure的竞价A100实例比按需定价低60%，可用性达95%。²⁷ Google Cloud的承诺使用折扣三年期可降低57%的成本。²⁸ 复杂的编排平台在保持服务水平的同时将请求路由到最便宜的可用基础设施。
实际部署揭示优化模式
Spotify的播客转录服务展示了生产环境中的激进优化。该公司每天处理5,000小时音频的Whisper Large V3服务，生成5,000万token。最初在A100 GPU上的部署每天成本$18,000。实施INT8量化、连续批处理和Flash Attention后，成本降至每天$4,500，准确度保持99.2%。²⁹
Shopify的商家助手展示了对话式AI的经济性。该系统每天处理1,000万次对话，平均每次20轮，每天生成20亿token。在配备复杂缓存和路由的H100基础设施上运行，该服务每月成本$450,000。如果没有优化，相同工作负载将花费$210万，展示了系统化优化的影响。³⁰
金融机构因监管限制而采用不同的优化方式。摩根大通的研究助手服务50,000名分析师，有严格的延迟要求，且客户间不能共享数据。该银行为每个客户组部署专用模型实例，牺牲批处理效率以换取隔
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