AI & COMPUTE · 开发者算账系列
🧮

自建GPU对比API调用 哪个划算

日用量多少用 API、多少该自建?算出盈亏平衡点,多一分钱都不白花。

  • 🧮 AI 与算力
  • 💯 完全免费
  • 🌙 支持黑夜模式
  • 🔒 本地实时计算
  • ✦ AI 智能分析
💡为什么要做这个工具

自建 GPU 固定成本高但边际趋零,API 弹性好但量大时贵。工具算出两条成本线的交点:日 token 量超过平衡点,自建开始划算——数字说话,不站队。

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填参数

默认值是典型配置(如 7B 模型、A100 单卡),按你的实际情况改。

02

结果实时重算

改任何一个数,结论、明细、敏感性分析全部自动跟着变。

03

看结论,照着做

红黄绿结论卡告诉你够不够、贵不贵,行动清单告诉你下一步。

🎯谁在用,解决什么

  • 开发者 / AI 工程师:选型、估成本、扩容之前先算账,不拍脑袋
  • 技术负责人:做预算和架构决策时,拿得出有依据的数字
  • 学生与学习者:通过透明公式理解显存、token、并发背后的权衡

🕳️常见坑,帮你避开

📏默认参数是典型档位(模型规模、卡型、单价),按你的实际配置改了再下结论
🪤云厂商价格与折扣变动快,以控制台实际报价为准,预留 20% 余量
🧮别只看峰值:显存和成本都要考虑峰值 + 平均 + 长尾三种口径
❓常见问题
自建 GPU 和用 API 怎么选?
看盈亏平衡点:(月固定成本 ÷ 30 ÷ API单价) × 1M tokens/天。例:GPU+运维 ¥7,500/月、API 均价 ¥4/M → 平衡点约 6,250 万 tokens/天,低于它就老实用 API。
自建除了显性成本还有什么坑?
扩容难(流量峰值要按峰值备机)、高峰排队伤体验、运维故障要人扛。自建省钱的前提是流量平稳、模型开源可跑、有运维人。
混合方案是什么?
基线流量走自建(卡常年在跑),峰值溢出走 API 弹性接住——两边都不浪费,是多数团队的最优解。