无服务器(Serverless)与自托管 LLM 推理
在使用 LLM 构建应用程序时,你通常有两个主要的基础设施选择:无服务器(serverless)(托管 API)和**自托管(self-hosted)**解决方案。这些是很有用的对比端点,但生产部署可以位于两者之间的任何位置。每一种在易用性、定制化、可扩展性和合规性方面都提供了不同的权衡。
无服务器 LLM 推理
无服务器推理服务,由 OpenAI、Anthropic 和其他托管 API 提供商提供,显著简化了应用程序开发。它们为你管理一切,让你按使用量付费,而无需任何基础设施开销。
这些服务不仅由 GPT-5 或 Claude-Sonnet-4.5 等专有模型驱动。DeepSeek-R1 和 Llama 4 等开源模型也可以通过 Together AI 和 Fireworks 等平台上的无服务器端点获得。
无服务器 API 的主要优势包括:
- 易用性:你可以用最少的设置快速开始——只需一个 API 密钥和几行代码。无需管理硬件、软件环境或复杂的扩展逻辑。
- 快速原型开发:它非常适合在没有基础设施开销的情况下快速测试想法、构建演示或内部工具。
- 硬件抽象:大规模自托管 LLM 通常需要高端 GPU(如 NVIDIA A100 或 H100)。无服务器 API 抽象了这些硬件复杂性,让你避免 GPU 短缺、配额限制和供应延迟。
自托管 LLM 推理
自托管 LLM 推理意味着部署和管理你自己的 LLM 基础设施,无论是在云 GPU、私有 VPC 还是本地服务器上。它让你完全控制模型的部署、优化和扩展方式,这对企业构建长期竞争优势至关重要。
自托管的主要好处包括:
- 数据隐私与合规性:LLM 广泛用于 RAG 和 AI 代理等现代应用。这些系统通常需要频繁访问敏感数据(如客户信息、医疗记录、财务数据)。对于受监管行业中有合规和隐私要求的组织来说,这通常不是一个可接受的选择。自托管 LLM 可以确保你的数据始终留在你的安全环境中。
- 高级定制与优化:通过自托管,你可以定制推理过程以满足特定需求,例如:
- 可预测的性能与控制:当你自托管 LLM 时,你可以完全控制系统的行为和性能。你不会受制于外部 API 速率限制或可能影响应用性能和可用性的突然政策变更。
对比总结
在无服务器和自托管 LLM 推理之间选择,取决于你在易用性、数据隐私、性能优化和控制方面的具体需求。
| 项目 | 无服务器 API | 自托管推理 |
|---|---|---|
| 易用性 | 高(简单的 API 调用) | 较低(需要 LLM 部署和维护) |
| 数据隐私与合规性 | 有限 | 完全控制 |
| 定制化 | 有限 | 完全灵活 |
| 规模化成本 | 较高(按使用量计费,可能显著上升) | 可能更低(可预测、优化的基础设施) |
| 硬件管理 | 被抽象掉 | 需要 GPU 设置与维护 |
如何思考成本
使用无服务器 API,每个 token 的成本是固定的,但总支出随使用量线性增长。这对于早期原型开发没问题,但在生产环境中会迅速变得昂贵。
使用自托管,前期工作和基础设施成本更高。然而,随着规模扩大,你的每 token 成本会显著下降,尤其是使用 KV 缓存卸载等推理优化技术时。
在 AI 采用的不同阶段,你可能希望重新评估你的方法,权衡敏捷性和控制之间的取舍。
值得注意的是,无服务器和自托管两种选项都随时间变得越来越便宜,这要归功于:
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竞争加剧带来的持续 API 降价。这一趋势从 OpenAI 等提供商身上显而易见,如下方图片所示,它们随时间大幅降低了 token 价格。
图片来源: davidtsong
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GPU 硬件变得越来越高效和实惠。
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vLLM、SGLang 和 MAX 等项目提高了模型推理效率。
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性能更佳的开源模型通过不同的优化技术使用更少的资源。
何时使用无服务器,何时掌控一切
如果你刚开始接触 LLM,无服务器 API 是快速前进的好方法。它们让原型开发变得容易,降低了入门门槛,让你无需处理基础设施即可验证用例。
但这种简单性也伴随着权衡。无服务器 API 仍然给你留下服务决策:使用哪种端点类型,如何将服务连接到你的应用和数据系统,如何管理隐私边界,以及如何随着流量增长来考量延迟和支出。
随着你的 AI 用例以及对性能、隐私和差异化的需求不断增长,无服务器的局限性变得难以忽视。每一家构建严肃 AI 产品的公司需要的不仅仅是一个好模型。推理层才是让模型活起来的关键。仅依赖第三方 API 也许能让你的应用起步,但它不会给你所需的长期控制权或竞争优势。与自托管推理相比,无服务器模型 API 很难让你对性能调优和成本优化进行细粒度控制。你只是在调用与其他人相同的 API。而这种缺乏定制化的状况削弱了你建立持久优势的能力:
- **复合 AI 系统(Compound AI systems)**是顶尖团队的制胜之道。它们将多个模型和工具串联成丰富、灵活的工作流。
- 量身定制的推理栈让你能够为不同工作负载规划精确的 SLA 和成本目标。
- 微调和自定义模型为你提供通用 API 无法匹敌的领域特定准确性和知识产权保护。
归根结底,推理质量就是产品质量。如果你的 AI 是任务关键型的,你将需要快速、可靠、安全且契合你目标的基础设施。
那时,就是超越 API、开始拥有自己推理层的时候了。
如果我选择自托管,需要解决哪些问题?
自托管 LLM 给你完全的控制和灵活性,但也带来了超出单纯启动 GPU 服务器的运维责任,例如:
- 搭建和维护的 DevOps 时间:设置基础设施、管理部署,并保持系统平稳运行。
- 监控和告警系统:实现可观测性(包括 TTFT 和 TPS 等 LLM 特定指标)以跟踪性能、检测故障并维护 SLA。
- 数据传输和存储成本:处理大型模型文件并管理云带宽或磁盘 I/O 成本。
- 潜在停机与冗余成本:确保高可用性,并为硬件或服务中断规划故障转移。
- 缓慢的冷启动:这包括启动 GPU 实例、拉取 LLM 容器,以及将模型权重加载到显存中。优化启动时间对于快速扩展到处理实时或突发性工作负载至关重要。
话虽如此,你不必从零开始构建一切。推理平台可以帮助缓解这些成本并减少运维开销,从长远来看可能使其更具成本效益。
我们致力于帮助企业自托管任何开源和自定义 LLM,提供灵活的分布式架构和量身定制的推理优化。借助我们的推理平台,你可以实现比无服务器 API 低 6 倍的成本。
常见问题
自托管 AI 意味着什么?
自托管 AI 意味着在你自己的基础设施上运行和管理 AI 模型(例如,本地数据中心、私有云或专用 GPU 服务器)。
通过自托管,你可以完全控制数据隐私、性能调优和成本优化。它适用于需要以下条件的团队:
- 部署 DeepSeek-R1 等开源模型
- 使用特定的优化技术定制模型
- 使用专有数据微调模型
- 满足内部合规或数据主权要求
专有模型比开源模型更强大吗?
不总是。这取决于你的目标。
专有模型通常在通用推理、编码和对话质量方面领先,因为它们在大规模数据集上训练,并通过先进的对齐技术进行精炼。如果你想在不管理基础设施的情况下即时获得高性能,它们很棒。
Llama、Qwen 和 DeepSeek 等开源模型提供了多得多的控制权、透明度和灵活性。你可以微调它们,在任何地方部署,并为延迟和成本进行优化。开源和专有模型之间的差距已经迅速缩小,尤其是在领域特定工作负载方面。
例如,当你在法律、医疗或金融领域使用专有数据微调开源 LLM 时,它在特定领域可以胜过专有模型。这正是当今许多行业所需要的专业化。