与传统自建方案相比，DeepInfra在5个关键维度具有显著优势：
- cost-effectiveness：消除GPU采购和维护成本，按实际用量支付计算费用
- 技术复杂度：免去CUDA环境配置、量化部署、负载均衡等MLOps工作
- 模型更新：平台自动集成最新模型版本（如Llama 3发布后立即可用）
- 弹性扩展：Serverless架构自动处理并发请求高峰
- legal compliance：正规渠道获取的开源模型规避法律风险
典型场景对比：
- 自建方案：需要至少1名专职ML工程师+3台A100服务器（约$15万/年）
- DeepInfra：初期每月约$50即可验证产品可行性
尤其适合初创团队快速验证AI产品场景，或企业需要同时使用多种模型的复杂场景。
This answer comes from the articleDeepInfra Chat: experiencing and invoking a variety of open source big model chat servicesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " DeepInfra相比自建模型服务器有哪些核心优势？
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