快速结论
应该选择哪一个？
如果你希望在可控的 Pods 与基于 vLLM 的 Serverless 端点之间进行有文档支持的选择，可优先考虑 RunPod。如果市场选择和 Serverless 方案适合能够评估具体报价可靠性的技术团队，可优先考虑 Vast.ai。如果实际需要的是持续、专用或集群式基础设施，可考虑 Massed Compute 或 Cudo Compute。只有在明确模型、量化方式、上下文长度、并发量和延迟目标后再做选择。
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LLM 能够成功加载，并不代表它已适合生产环境。模型权重会与 KV cache 和框架开销争用显存，而并发量、上下文长度和批处理都会改变显存需求与响应时间。
使用相同的模型构建版本和流量形态比较服务商。对于 API，应测量在满足所需延迟时每次被接受请求的成本，而不是空载服务器上的理论 tokens/s。
已核实的关键事实
RunPod 提供有文档记录的可控 Pods，以及用于 Serverless 推理且兼容 OpenAI 的 vLLM worker。
Vast.ai 提供有文档记录的市场实例、可复用模板和可自动扩缩容的 Serverless 工作负载。
适用于租户隔离和专用容量很重要的持续工作负载。
适合正在评估专用或集群部署的组织，是一种以销售对接为主的候选方案。
价格、库存和条款会变化，付款前请重新检查官方页面。
候选产品
RunPod
需要在 GPU 开发与生产推理之间切换的开发者
你尚未将存储和闲置资源成本与计算成本分开核算
Vast.ai
能够比较各个市场资源、且对价格敏感的实验项目
你需要全平台统一的硬件和支持承诺
Massed Compute
可能从单个 GPU 扩展到专用或集群容量的团队
你只需要按 token 付费的托管式模型 API
| 候选产品 | 适合 | 注意 |
|---|---|---|
| RunPod美国 | 需要在 GPU 开发与生产推理之间切换的开发者 | 你尚未将存储和闲置资源成本与计算成本分开核算 |
| Vast.ai美国 | 能够比较各个市场资源、且对价格敏感的实验项目 | 你需要全平台统一的硬件和支持承诺 |
| Massed Compute美国 | 可能从单个 GPU 扩展到专用或集群容量的团队 | 你只需要按 token 付费的托管式模型 API |
| Cudo Compute英国 | 评估专用 GPU 集群的企业团队 | 需要新开自助式 GPU 账户 |
购买前检查
- 在确定资源规格前固定模型、量化方式和最大上下文长度
- 按目标并发量估算 KV-cache 显存
- 在持久化实例、Serverless 端点和专用容量之间选择
- 在代表性负载下测试首 token 时间和吞吐量
- 计入冷启动、存储、空闲时间、重试和工程人力
常见问题
哪种 GPU 最适合 LLM 推理？
有用的答案应从所需显存和流量形态开始。模型大小、量化方式、上下文长度、并发量和延迟决定应使用单张 GPU、多张 GPU 还是托管端点。
对于 LLM API，Serverless GPU 总是更便宜吗？
不是。它适合有长时间空闲期的突发流量，而持续高利用率可能更适合持久化或专用部署。必须测量冷启动、最低计费单位和请求延迟。
普通 VPS 能运行 LLM 吗？
CPU VPS 可以运行一些小型或高度量化的模型，但响应速度和并发能力可能不足。请根据工作负载参考 VPS 与 GPU 指南，而不是仅凭产品标签做决定。
官方来源
- RunPod 官方 vLLM Serverless 文档 ↗
- RunPod 官方 Pods 概览 ↗
- Vast.ai 官方入门文档 ↗
- Massed Compute 官方产品 ↗
- Cudo Compute 官方 GPU 云 ↗
本页由 AI 辅助翻译，并对产品术语、限制和推广披露与英文研究记录进行逐项核对。
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