最近圈子里好多朋友在讨论一件事：官网的API太贵了，像GPT-4或者Claude 3.5，随便调调就几十美元没了。于是有人动起了心思——要不自己买几张显卡，搭个推理服务，给主流模型提供API token，对外卖或者自己用，岂不美滋滋？听起来很诱人，但作为一个踩过坑的过来人，我得说：这事儿没你想的那么简单，甚至可能更费钱。

先别急着下单买A100，我们来算一笔完整的账。

自建算力，你面对的不仅仅是“买显卡”

很多人以为自建就是买个GPU插上，装个vLLM或者TGI，跑起来就能对外提供服务了。但你细品一下，光是跑一个Llama 3.3 70B这种700亿参数的模型，就需要至少141GB显存。这意味着一块48GB的A100都不够，得4块起步，最好是8块H100并联。你知道现在一块H100多少钱吗？二手市场都得二十多万，八块就是一套房的首付。

硬件只是开始。接下来你要搞CUDA环境、NCCL多卡通信、推理框架的参数调优……稍微一个版本不对，可能就卡死你一天。等你好不容易跑通了，发现并发一上来就崩，还得自己撸高可用、负载均衡、弹性伸缩。你不是在创业，你是在建一个AI基础设施公司。

更坑的是闲置成本。你的业务有波峰波谷，晚上没人用的时候，那几十万的显卡就在那儿空转，电费照交、折旧照算。你以为是省钱，其实是买了一台一直烧钱的印钞机。

你可能还不知道，现在有更聪明的玩法

其实现在市面上已经有不少API聚合平台，比如SiliconFlow、n1n.ai、DeepInfra这些。它们干了一件事：把各种开源模型（甚至一些闭源模型）的API聚合起来，给你提供一个统一的入口，价格却比官网便宜得多。

我给你算个账：现在有些平台上，开源模型的平均价格能做到每百万tokens 0.83美元，比官网便宜86%！而且人家支持人民币1:1结算，不用去换汇，还能开合规发票，对国内开发者简直不要太友好。

但这里有个关键问题：这些平台大多数服务器都在海外。你用国内网络直连，延迟高、掉包多，白天高峰期甚至经常超时。你想想，调一次API等两三秒才返回，你的用户体验能好到哪去？

我有个朋友，之前贪便宜用了个海外的API聚合平台，结果每天下午高峰期接口超时率能到20%，业务直接被用户骂惨了。后来他换了一家做了国际专线互联的服务商，延迟直接从300ms降到了40ms，稳得像本地调用一样。他现在见人就说：“API便宜是一回事，能稳定用上才是真香。”

那什么时候才适合自建？

也不是说自建一无是处。如果你是以下几种情况，可以考虑：

• 数据红线特别高，比如金融、军工，任何第三方都不能碰数据；
• 需要深度定制模型，比如修改Attention算子，只有自己能改；
• 业务规模已经大到每天消耗几十万tokens，算下来自建比买API便宜。

但即使是这样，你也得有一个专业的ML Ops团队，而不是靠一两个开发兼职搞。而且别忘了，就算你自建好了，你还得解决国内的网络访问问题——你的用户在国内，你的服务器也在国内还好说，但如果你想用那些最前沿的模型（比如GPT-4o、Claude 3.5），你还是得接海外的算力。这时候，没个稳定的国际专线，体验照样崩。

说白了，自建是巨头的游戏，对于99%的团队，用对的服务商才是性价比最高的选择。

那到底怎么选？

如果你现在正犹豫，我的建议很简单：先用靠谱的聚合服务跑起来。等你哪天一个月的API费用够买一块显卡了，再考虑自建。那时候你的业务也验证了，团队也成熟了，再下手也不迟。

但选择服务商的时候，一定留个心眼：别只看价格，要问清楚他们的网络架构。有没有国际专线？是不是BGP多线接入？高峰期稳不稳定？这些比你想象的重要得多。

我们团队现在用的服务，就是接入了多条国际专线互联的，不管你是联通、移动还是电信，不管你在国内哪个角落，调起OpenAI、Claude、Gemini的API都跟调本地服务一样稳。延迟常年压在50ms以内，掉包率基本为零。价格嘛，比官网便宜一大截，还能人民币结算、开发票。

算力这东西，规模和网络决定了体验的上限。别被“自建省钱”的幻觉给骗了，有时候，选对服务商，比你想象的要省心得多。