每天消耗1亿+ Token（输出），按 24h 均摊约需1,160 tok/s 持续吞吐，如果是含输入的 Total Token 则更高。这个量级已明确进入企业自建私有推理集群（On-Premise / 私有云 GPU 集群）的合理区间。下面给出可落地的建设方案。
一、先算算到底需要多少算力
🔢 Token 吞吐量需求
每天 1亿 Token（仅输出）：
100,000,000 ÷ 86,400s ≈ 1,157 tok/s若含输入（通常 1:1~1:3），按 Total Token 算需准备2,000~3,000 tok/s 等效吞吐
⚡ 典型 GPU 单卡推理吞吐（Prefill 不占满时，Continuous Batching）
模型大小 | GPU | 量化 | 单卡吞吐(output) |
|---|---|---|---|
7B~8B | H100 80G | INT4/AWQ | ~2,500~3,500 tok/s |
7B~8B | A100 80G | INT4 | ~1,500~2,000 tok/s |
13B~14B | H100 | INT4 | ~1,800~2,200 tok/s |
70B | H100×2(TP) | INT4 | ~1,500~2,000 tok/s(2卡) |
70B | A100×4(TP) | INT4 | ~800~1,200 tok/s(4卡) |
若主力跑7B~13B 通用模型（RAG/分类/摘要/代码补全）：
日 1亿输出 Token →1~2 张 H100 或2~3 张 A100 80G 即可撑住
若跑70B 旗舰模型 或 含大量长上下文 → 需4×H100 或 8×A100 集群
建议按 N+1 冗余 → 实际采购多配 1 个节点做故障切换
二、推荐硬件配置（生产级）
🖥️ 单推理节点典型配置（70B 可跑 / 7B~13B 绰绰有余）
组件 | 推荐规格 | 说明 |
|---|---|---|
GPU | 4× NVIDIA H100 SXM 80G（NVLink） | 张量并行(TP=2/4)，显存装模型+KV Cache |
CPU | 2× AMD EPYC 9654（96C）或 | 高并发请求调度、预处理、向量检索 |
内存 | 512GB~1TB DDR5 ECC RDIMM | KV Cache 溢出缓冲 + 向量DB驻留 |
存储 | 4× 3.84TB NVMe Gen4/5 SSD（RAID 10） | 模型权重(~100~400GB)、日志、Checkpoint |
网络(节点内) | ConnectX-7 400Gbps ×2（GPUDirect RDMA） | 多卡/多节点 AllReduce |
网络(对外) | ≥10Gbps 上联 + LB | API Gateway 接入 |
供电/散热 | 单机柜 ≥15~20kW，建议液冷（H100） | 持续满载散热 |
💰 参考成本（2025-2026 行情）：
4×H100 推理节点整机：约 ¥200万~280万（含服务器/网络/机柜），3年摊销月均 ~¥5~8万
对比云端 API（GPT-4级输出 15 30/Mtok）→日1亿Token月费30万+ →自建 3~6 个月回本
三、软件栈与部署架构
┌──────────┐ │ API Gateway (Kong/Nginx/LiteLLM) │ ← 鉴权 / 限流 / 路由 / 计费 ├──────────┤ │ 推理集群 (多副本) │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐│ │ │ vLLM (TP=2/4)│ │ vLLM (TP=2/4)││ ← Continuous Batching + PagedAttention │ │ Llama3-70B-Q4│ │ Qwen2.5-7B-Q4││ │ └──────────────┘ └──────────────┘│ ├──────────┤ │ RAG层: Embedding(BGE) + Qdrant/Milvus + Redis缓存 │ ├──────────┤ │ 可观测: Prometheus+Grafana(DCGM)+OpenTelemetry+Langfuse │ └──────────┘关键选型：
推理引擎：vLLM（首选，吞吐最高）或 SGLang/TensorRT-LLM
量化：AWQ/GPTQ INT4，70B 压至 ~35~40GB 单卡可装
模型路由：LiteLLM — 简单任务→7B，复杂推理→70B，超限 fallback 公有 API
KV Cache / Prefix Caching：开启，重复上下文（System Prompt / RAG chunk）省 60~90% 输入 Token 计费等价成本
四、你还需要配套哪些"非 GPU"的东西
模块 | 说明 |
|---|---|
模型管理 | MLflow / Weights & Biases — 版本、A/B Test、回滚 |
配额与多租户 | API Key 分项目、按部门计费、速率限制 |
安全合规 | 数据不出域、审计日志、TLS、PII 脱敏过滤 |
SRE | GPU 健康检查、自动摘流、HPA（按队列深度扩缩） |
Fine-tune 管线 | LoRA 微调 + 评估 Harness（RAGAS / 自定义） |
五、什么时候建议"混合部署"而不是全自建
即使体量达标，也推荐混合模式：
日常 80~90% 流量 → 自建跑 7B/13B/70B 开源模型
最难 5~10%（前沿推理/超长文/多模态） → 路由到 Claude/GPT-5/Gemini API
突发峰值超集群容量 → 弹性溢出自建 → 公有 API
这是 2026 年生产环境最主流做法。
六、一句话总结
日耗 1亿+ Token 建议自建至少 2~4×H100（或 4~8×A100）推理集群，跑 vLLM + INT4 量化开源模型（Llama/Qwen/Mistral），配套 API Gateway + RAG + 监控；
硬件 3 年左右摊销后 Token 成本约为公有 API 的 1/10~1/20，适合长期稳定高吞吐工程场景；建议混合架构把最难任务回退云端 API。