大模型 API计费模式-批量推理

AI界的“深夜食堂”——白天赚快钱，晚上薅羊毛，让数据加班替你省钱

DeepSeek于2025年3月11日正式推出的批量推理（Batch Inference）计费模式，是其AI服务商业化的重要升级。该模式针对非实时性大规模数据处理需求，通过技术创新和定价策略优化，显著降低了企业使用成本。针对该计费模式的要点分析如下：

一、核心特性与定价规则

1. 批量任务处理机制

   • 异步处理：用户通过API批量提交请求后，系统将在24小时内完成处理，突破实时推理的速率限制
   • 资源池调度：利用夜间低负载时段的空闲算力资源，通过动态节点分配降低成本

2. 阶梯式价格体系

   模型	输入单价（元/百万tokens）	输出单价（元/百万tokens）	对比实时推理降幅
   DeepSeek-R1	1.0	4.0	75%
   DeepSeek-V3	0.5	2.0	50%

   注：R1优惠价有效期至2025年3月18日，此后恢复至原价（输入4元/百万tokens）

3. 适用场景

   • 大规模报告生成（如财务分析、市场调研）
   • 数据清洗与结构化处理（非结构化文本转数据库）
   • 模型性能评估（批量测试提示词效果）

二、技术支撑体系

1. 跨节点专家并行（Expert Parallelism）

   • 将256个专家模型分布在多GPU节点，通过动态负载均衡器优化资源分配
   • 预填充阶段采用EP32并行策略，解码阶段升级至EP144架构，吞吐量提升4.6倍

2. 计算-通信重叠技术

   • 双batch拆分策略：将一个请求拆分为两个microbatch交替执行，隐藏75%的通信延迟
   • 五阶段流水线设计：在解码阶段实现注意力层计算的零等待衔接

3. 昼夜资源调配机制

   • 日间高峰时段：278个H800节点全负载运行推理服务
   • 夜间低峰时段：仅保留30%节点处理批量任务，剩余资源转向模型训练

三、成本优化实证数据

1. 典型场景对比

   任务类型	实时推理成本（元）	批量推理成本（元）	降本幅度
   10万份合同解析	2,400	720	70%
   百万级舆情分析	15,000	3,750	75%

2. 系统效率指标

   • 单H800节点处理能力：73.7k tokens/s（输入）、14.8k tokens/s（输出）
   • 日均处理规模：6080亿输入token + 168亿输出token

四、使用建议与注意事项

1. 最佳实践

   • 优先选择V3模型处理通用任务（性价比更高）
   • 对时效性不敏感的任务建议设置"delay=night"参数，享受额外5%夜间折扣

2. 风险提示

   • 批量任务不支持中途终止或修改，需确保输入数据准确性
   • 超过24小时未完成的任务将自动升级为实时推理并补收差价

该计费模式的推出标志着AI推理服务从"实时优先"向"成本效率优先"的范式转变。企业可通过合理规划任务类型和时间窗口，实现AI应用成本下降50%-75%。