DeepInfra

DeepInfra 只做一件事：把开源模型跑得又快又便宜。它用自己的 GPU、自己的机房和自己的推理栈，把 DeepSeek、Qwen、Llama、Kimi、Flux 这些模型包成 OpenAI 兼容接口，改个 base_url 就能迁过去。目标用户是要把模型接进生产系统的工程团队。

核心能力

• OpenAI 兼容接口：150+ 开源模型共用一套调用方式，现有 SDK 与客户端基本零改造迁移。
• 按 token 计价：主流模型价格压在同业低位，命中缓存前缀的输入再享 0.2 至 0.5 倍折扣。
• 三档服务等级：Standard 为基准价，Priority 1.5 倍换更低首 token 延迟，Flex 0.8 倍接非生产任务。
• 专用 GPU：A100 到 B300 按分钟计费、周结，适合 80 GB 以上显存或需要独占卡的自建推理。
• DeepCluster 全托管集群：256 至 5000 张卡，从选型、采购、部署到 7×24 运维一并包办。
• 企业级默认配置：零数据留存、SOC 2 与 ISO 27001 认证，八个美国机房自持算力。

适用场景 Agent 产品的高频 token 调用、需要模型私有部署的 SaaS、图像与语音的批量推理，以及想用自建集群替换公有云的重度团队。纯文本聊天体验的需求，用网页版就够了。

独特优势 它的价格不是补贴出来的，而是靠自建机房和推理栈压出来的：集群三年期折算可低于每 GPU 小时 3 美元，官方称比公有云便宜约一半。团队做过 imo 的后端，规模化运维是熟路。

编辑评价 在开源模型推理这条线上，DeepInfra 是价格与稳定性都硬的一家，2026 年 5 月的 1.07 亿美元 B 轮和 NVIDIA 的参与也给了供给确定性。短板是没有通用免费额度，个人开发者试错要自己掏钱；机房集中在美国，非美业务要算清延迟。