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推理服务跑起来，账不能只算 GPU 租金，单 token 成本拆开看，至少有四块。
一、算力成本。模型参数量、量化精度、并发量决定了单卡能撑多少 QPS。同样一个 70B 模型，FP16 和 INT8 的单卡吞吐能差一倍以上，量化带来的精度损失要用业务评测集验，不能只看 perplexity。批处理大小也要调：batch 太小 GPU 利用率上不去，太大首 token 延迟（TTFT）先崩。
二、显存与 KV Cache 成本。长上下文场景下，KV Cache 经常比权重更占显存。PagedAttention 这类技术把显存碎片压下来，等于变相扩容。上下文长度翻倍，KV 成本不是线性涨，评估时要按真实对话长度分布算，别按最大上下文算。
三、闲置成本。夜间低峰期 GPU 空转，租金照付。降本最直接的办法是弹性伸缩：按 QPS 自动扩缩容，低峰缩到最小副本；再进一步是混部，把离线批处理任务填到低峰时段，闲置算力变现。
四、隐性成本。Prompt 太长、重复传系统提示词、没做缓存，都是隐性浪费。Prompt 缓存、语义缓存命中率高的话，重复问题不用每次都全量推理，这块省下来的钱经常比换卡还多。
降本三板斧总结：量化先行、缓存跟上、弹性兜底。顺序别反：没做缓存就扩卡，是拿租金填窟窿。
你们的推理服务单 token 成本大头在哪一块？降本时先动的是量化、缓存还是弹性伸缩？
一、算力成本。模型参数量、量化精度、并发量决定了单卡能撑多少 QPS。同样一个 70B 模型，FP16 和 INT8 的单卡吞吐能差一倍以上，量化带来的精度损失要用业务评测集验，不能只看 perplexity。批处理大小也要调：batch 太小 GPU 利用率上不去，太大首 token 延迟（TTFT）先崩。
二、显存与 KV Cache 成本。长上下文场景下，KV Cache 经常比权重更占显存。PagedAttention 这类技术把显存碎片压下来，等于变相扩容。上下文长度翻倍，KV 成本不是线性涨，评估时要按真实对话长度分布算，别按最大上下文算。
三、闲置成本。夜间低峰期 GPU 空转，租金照付。降本最直接的办法是弹性伸缩：按 QPS 自动扩缩容，低峰缩到最小副本；再进一步是混部，把离线批处理任务填到低峰时段，闲置算力变现。
四、隐性成本。Prompt 太长、重复传系统提示词、没做缓存，都是隐性浪费。Prompt 缓存、语义缓存命中率高的话，重复问题不用每次都全量推理，这块省下来的钱经常比换卡还多。
降本三板斧总结：量化先行、缓存跟上、弹性兜底。顺序别反：没做缓存就扩卡，是拿租金填窟窿。
你们的推理服务单 token 成本大头在哪一块？降本时先动的是量化、缓存还是弹性伸缩？