大模型应用落地，推理成本是关键约束。
模型规模影响成本。参数越多，单次推理消耗的算力越大。
量化与蒸馏可降本。在可接受的精度损失范围内，能明显减少资源消耗。
缓存与批处理有作用。重复查询的缓存、请求的批量处理，都能提升效率。
业务分层是思路。复杂问题用大模型，简单问题用小模型。
成本与体验要平衡。过度压缩成本，响应质量和准确性会下降。
推理成本的核心是匹配。把规模、量化、缓存、分层、体验这些因素权衡，应用才可持续。
大模型应用落地，推理成本是关键约束。
模型规模影响成本。参数越多，单次推理消耗的算力越大。
量化与蒸馏可降本。在可接受的精度损失范围内，能明显减少资源消耗。
缓存与批处理有作用。重复查询的缓存、请求的批量处理，都能提升效率。
业务分层是思路。复杂问题用大模型，简单问题用小模型。
成本与体验要平衡。过度压缩成本，响应质量和准确性会下降。
推理成本的核心是匹配。把规模、量化、缓存、分层、体验这些因素权衡，应用才可持续。