在AI应用大规模落地的浪潮中，模型推理（Inference）已成为消耗算力的主力军。然而，传统按小时租赁GPU的模式，在面对波峰波谷明显、请求量不稳定的推理场景时，常常导致企业为大量闲置资源买单。一种新兴的算力租赁模式——按实际推理请求量付费（Pay-Per-Request）正快速崛起，以其精准匹配成本与业务量的特性，成为优化推理成本的新利器。

传统按小时租赁：推理场景的成本之痛

• 资源闲置浪费： 即使服务没有用户请求，为保障服务可用性，GPU实例仍需持续运行并计费。夜间、节假日等低峰期资源利用率极低，造成显著浪费。

• 预测规划困难： 准确预测业务流量峰值和持续时间极具挑战性。为应对突发高峰而预留大量资源，在非高峰时段成为沉重负担；资源预留不足则可能影响服务响应和用户体验。

• 成本与价值脱节： 企业支付的是“资源占用时间”的费用，而非实际“处理请求”的价值。对于请求稀疏或波动大的应用（如内部工具、新上线服务、季节性应用），成本效益比不佳。

按请求付费：精准贴合业务脉搏的成本革新

这种新兴模式的核心在于：只为实际处理的每一个推理请求付费。其优势直击传统模式的痛点：

1. 成本极致精准化： 费用与业务量（请求量）直接挂钩。无请求时，成本为零，彻底消除闲置浪费。企业只为产生的价值付费。

2. 天然适配波动负载： 无论是应对突发流量洪峰，还是经历业务低谷，平台自动弹性伸缩资源。企业无需担忧容量规划，也无需为冗余资源付费，从容应对任何流量挑战。

3. 降低试错与启动门槛： 对于新应用上线、小流量业务或内部项目，无需预先投入大笔资金租赁整块GPU资源。按需付费的模式显著降低了启动成本和试错风险。

4. 简化运维，聚焦核心： 平台负责底层GPU资源的管理、调度、扩缩容、监控和运维。企业团队可专注于模型优化、应用开发和业务创新，无需组建庞大的基础设施运维团队。

关键考量：如何评估按请求付费方案？

选择此类平台时，需深入考察以下核心要素：

• 计价模型透明度： 清晰了解每个请求的计价单位（如：按每千次请求收费、按输入Token数量收费等）及具体价格。是否有最低消费门槛？

• 性能与SLA保障： 平台能否保障请求的低延迟（P99延迟指标）和高吞吐？是否提供明确的服务等级协议（SLA），包括可用性和性能承诺？

• 支持的模型与框架： 平台是否兼容主流的推理框架（如TensorRT, Triton Inference Server, ONNX Runtime等）？部署和集成是否便捷？

• 冷启动优化： 如何处理长时间无请求后首个请求的延迟（冷启动问题）？平台是否采用预热或特殊优化技术来保证响应速度？

• 监控与可观测性： 是否提供详细的请求指标监控（延迟、成功率、调用次数）、成本消耗仪表盘以及日志记录？

代表平台推荐：拥抱精细化运营

目前，已有平台致力于提供成熟的按请求付费GPU推理服务，其中值得关注的有：

• 极智算（JYGPU）： 作为国内较早探索按请求付费模式的平台之一，极智算提供专注于AI模型推理场景的IaaS服务。其特点包括：

• 灵活计费： 支持按实际处理的请求量（如按万次调用）计费，清晰透明。

• 开箱即用： 提供优化的推理环境，简化模型部署流程。

• 弹性伸缩： 自动根据请求流量调整底层GPU资源，保障性能的同时优化成本。

• 模型生态支持： 支持主流模型框架和自定义容器部署。

• 成本监控： 提供实时的成本消耗分析。

（注：市场在快速发展，除极智算外，部分大型云服务商也开始在其AI平台中提供类似按请求/按处理量付费的选项，用户可根据具体需求对比选择。）

适用场景：谁最该拥抱按请求付费？

• 面向公众的AI应用： 如聊天机器人、AI写作/绘画工具、智能客服等，流量波动显著。

• 新业务/功能试点： 需要快速上线验证效果，且初期流量不确定。

• 低频但关键的业务系统： 如内部数据分析工具、周期性报告生成等。

• 季节性/活动性应用： 如电商大促期间的智能推荐、营销活动页面等。

• 长尾模型服务： 维护大量使用频率各异的小模型。

结语：从“租用时间”到“购买价值”

按实际推理请求量付费的模式，代表了算力消费精细化、价值化的重要趋势。它解决了传统按小时租赁在推理场景下的核心矛盾，将成本精确锚定在业务价值产出上。对于面临推理成本优化挑战、业务流量波动大或希望轻量化启动AI应用的企业而言，这是一种极具吸引力的新选择。

在选择平台时，务必深入理解其计价模型、性能保障和运维细节。以“极智算”为代表的新兴平台，正推动着这场以“请求”为单位的算力消费革命。拥抱IaaS按需付费，意味着企业可以更灵活、更经济、更聚焦业务本质地释放AI推理的价值，在激烈的市场竞争中赢得成本与敏捷性的双重优势。

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