AI 产品 infra 成本增长多快？

经验值：AI/LLM 相关成本 3~6 个月翻倍。每月跑一次本工具盯增长率，超过总收入 30% 就该优化（缓存/批量/换模型）。

infra 成本大头在哪？

典型排序：GPU 推理 > GPU 训练 > 存储/带宽 > 数据库 > MQ/日志。用分项计算器逐个核对，大头先优化。

AI & COMPUTE · 开发者算账系列

🧮

服务器、数据库、缓存、CDN、AI API……六项汇总+占比排序，账单大头一目了然。

💡为什么要做这个工具

云账单焦虑的根源是不知道钱花在哪。工具把六类基础设施成本汇总排序，AI API 占比超过一半会自动标红提醒。

默认值是典型配置（如 7B 模型、A100 单卡），按你的实际情况改。

改任何一个数，结论、明细、敏感性分析全部自动跟着变。

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。

📏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

AI 产品 infra 成本增长多快？: 经验值：AI/LLM 相关成本 3~6 个月翻倍。每月跑一次本工具盯增长率，超过总收入 30% 就该优化（缓存/批量/换模型）。
infra 成本大头在哪？: 典型排序：GPU 推理 > GPU 训练 > 存储/带宽 > 数据库 > MQ/日志。用分项计算器逐个核对，大头先优化。