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）

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）

💰 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

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│  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

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。