如何规划 AI 业务的计算、存储与持续成本

先区分训练、微调与推理

三类工作负载的资源使用方式不同。训练通常集中消耗计算资源，微调还会受到数据规模和模型方法影响，推理则需要结合请求量、并发、响应时间和稳定性持续评估。不要用一次测试的资源用量直接推算全年成本。

计算成本之外还有数据成本

模型文件、训练数据、日志、向量数据和输出内容都会产生存储需求。数据在不同地域和服务之间流动时，还应评估请求、网络和数据处理费用。

为波动负载设计资源策略

开发测试、批量任务和在线服务可以采用不同资源策略。持续在线的基础容量、可调度的批处理资源和峰值扩展资源应分别估算，避免所有环境长期保持峰值配置。

建立可以复盘的成本指标

除月度总费用外，建议记录单次任务、每千次请求、每个活跃用户或每个业务订单对应的成本。业务指标与云账单结合后，才能判断优化是否真正有效。

上线前的成本清单

1. 明确模型、数据规模、并发和延迟目标；
2. 分离开发、测试和生产环境的资源预算；
3. 设置预算、异常费用和资源利用率提醒；
4. 定期清理闲置磁盘、快照、日志和临时数据；
5. 在产品或模型版本变化后重新进行容量测试。

实例、GPU、存储和网络价格会随地域、规格与计费方式变化，实际预算应以腾讯云国际站当前价格和最终选型结果为准。