若为应对突发高峰预留大量资源，非高峰时段将形成沉重负担（某社交 APP 为春节红包活动预留的 GPU 资源，在活动结束后闲置率达 80%）；
若资源预留不足，又会因算力不足导致响应延迟，影响用户体验（如 AI 绘画工具在流量峰值时出现 “排队 10 分钟” 的情况）。
成本极致精准化：费用与请求量完全绑定，无请求时成本为零。某 AI 聊天机器人服务商采用该模式后，夜间低峰期成本下降 90%，整体月均成本降低 65%。
天然适配波动负载：平台自动根据请求量弹性伸缩 GPU 资源，无需人工干预。例如，某新闻 APP 的 AI 标题生成服务，在突发热点事件时请求量激增 10 倍，平台自动扩容算力；事件平息后资源自动释放，既保障性能又不浪费成本。
降低试错与启动门槛：新应用上线时无需预先租赁 GPU，可从小流量测试开始，按实际请求量付费。某初创公司的 AI 写作工具，通过该模式实现 “零预热成本” 上线，仅在用户量增长后逐步产生费用。
简化运维负担：平台负责底层资源的调度、监控、故障修复，企业无需组建专职运维团队。某零售企业的智能推荐系统团队，通过该模式将基础设施维护成本降低 70%，专注于模型优化。
维度 | 传统按小时租赁 | 按请求付费 |
计费依据 | 资源占用时间 | 实际处理的请求量 |
闲置成本 | 高（24 小时计费） | 零（无请求时不计费） |
流量波动应对 | 需人工预测与调整 | 自动弹性伸缩 |
新应用启动成本 | 高（需预付整月 / 整周费用） | 低（按实际请求量逐步付费） |
运维复杂度 | 高（需管理资源扩缩容） | 低（平台全托管） |
明确计价单位：是按 “每千次请求”“每百万 Token” 还是 “每帧图像” 计费？不同模型（如文本生成、图像识别）的计价是否有差异？
隐藏成本：是否存在最低消费门槛？数据传输、模型存储是否额外收费？某平台宣称 “0.1 元 / 千次请求”，但需支付每月 500 元的基础服务费，对小流量用户不友好。
延迟指标：关注 P99 延迟（99% 的请求响应时间），尤其在流量峰值时是否稳定。例如，金融 AI 风控场景要求 P99 延迟 < 100ms，平台需提供实测数据支持。
可用性承诺：服务等级协议（SLA）是否明确？如 “月度可用性 99.9%”，故障时是否有赔偿机制？
支持的模型类型：是否覆盖主流模型（如 GPT 系列、YOLO、ResNet）？能否部署自定义模型？
框架适配：是否兼容 TensorRT、Triton Inference Server、ONNX Runtime 等优化推理框架？模型部署是否需要大量改造？
是否提供实时仪表盘，展示请求量、延迟、成功率、成本消耗等指标？
能否导出详细日志用于成本分析和问题排查？某电商平台通过分析请求量与成本的关联数据，发现了 3 个低效调用的 API，进一步节省 15% 成本。
灵活计费：支持按万次请求计费，无最低消费，文本、图像、语音等不同类型请求明码标价，成本透明。
性能优化：基于 TensorRT 优化的推理引擎，P99 延迟最低可达 50ms；通过动态资源池技术，在流量波动 10 倍的情况下仍保持稳定响应。
生态兼容：支持 PyTorch、TensorFlow 模型直接部署，兼容 ONNX 格式，无需复杂转换；提供 API 和 SDK，5 分钟即可完成集成。
智能监控：实时展示请求量、延迟、成本等数据，支持按日 / 周 / 月生成成本报告，辅助优化资源使用。
面向公众的 AI 应用：如聊天机器人、AI 绘画 / 写作工具、智能客服等，流量随用户活跃度波动显著。
新业务 / 功能试点：需要快速上线验证市场反馈，初期流量不确定（如某短视频 APP 测试的 AI 特效功能）。
低频关键业务：如内部审计 AI 工具、季度财报生成系统，每月仅使用数小时但必须保障可用性。
季节性 / 活动型应用：如电商大促的智能推荐、世界杯期间的赛事分析工具，流量集中在特定时段。
长尾模型服务：企业维护数十个小模型（如不同产品线的推荐模型），单个模型使用频率低但总数量多。
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