很多团队花大价钱买GPU，但利用率不到20%。差距不在硬件，在推理框架和优化策略。

一、vLLM和连续批处理

原生HuggingFace推理是串行处理，GPU大部分时间在等。vLLM引入连续批处理：动态合并多个请求一起推理，GPU不闲着。PagedAttention优化KV Cache显存使用。这些优化让吞吐量提升3-5倍。

二、量化和缓存

INT8量化把显存占用减少75%，精度损失很小。语义缓存：相同或相似问题直接返回缓存结果，不重复调用模型。这些手段叠加起来，成本可以降低70-80%。

三、模型路由

最有效的优化是模型路由：80%简单请求用小模型或便宜API，20%复杂请求才用大模型。通过路由层自动选择。这种策略比用单一模型更经济也更灵活。