在 2026 秋季央国企 CIO 及数科公司高管峰会上，硅基流动解决方案总监唐安波分享了一套推理基础设施的落地方法，核心公式只有三个乘数：Token 生产力 = 产能 × 利用率 × 交付质量。产能由芯片硬件能力与模型优化共同决定，利用率靠流量治理和算力调度，交付质量则包含推理精度、工具调用成功率与 SLA 稳定性。
从"租机器"到"调模型"
他们服务过一家集团：原本约有 50 台机器，各分子公司按需申请机器、部署自己要用的模型，实际是在"租机器"。结果模型实例开了四五十个，算力利用率很低——有单位占着机器只跑一个模型，有的一天只白天用、有的一周只用几天。
改造思路是模型统一、算力统一：把重复模型收敛到约十个，把按机器分配改成 Serverless 模型服务，大家统一调 API，不再关心模型部署在哪台机器上。同样约 50 台机器，腾出的资源可以部署更大的模型（如 GLM-5.2、DeepSeek-V4-Flash 这类此前集团内部没条件跑的），而模型智力上限往往决定了应用创新的上限。
效果上，单并发到较多并发的测试中输出速度基本保持在 30 tokens/s 以上——对编程场景来说，这是获得较好体验的底线；相同模型的对比测试中有 40%~100% 的性能提升。最终反映到每百万 Token 成本：原先一个 Qwen 模型要一百多元，调整后降到十元以下。
上下文构造就是成本
更值得开发同学留意的是后半段。Agent 规模化落地后，应用层与基础设施层出现脱节：过去写应用的人多少懂点数据库索引和 SQL 优化，现在应用侧未必理解底层推理与缓存机制。
以 Coding 为例，代码仓库每天提交、构建，这些代码怎么组织成模型的 Context 非常关键。构造不好，每次请求都命中不了缓存，动辄几十万 Token 的输入全靠算力硬扛；构造得好，约九成内容可以命中缓存。举个直观的例子：不命中缓存时系统可能只支持 100 并发，提高命中后能到 200——提升没有增加任何硬件，只是减少了重复计算。
另一个方向是结合 DevOps：夜里日常构建时就先让模型预处理代码仓库，把结果预先写入 KV Cache，白天不必重复算。
这些做法听起来朴素，但都是把"每百万 Token 成本"往下压的实操手段。
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来源：雷峰网
