解决方案：利用DeepInfra的Serverless架构降低部署成本
对于个人开发者或中小企业而言，直接在本地部署Llama 3、Mistral等大模型通常面临三大痛点：昂贵的GPU采购成本、复杂的运维工作以及资源利用率不足的问题。DeepInfra提供了以下解决方案：
- pay-as-you-go model：仅需支付实际使用的tokens费用（平均每百万tokens约0.5-3美元），无需预先投入硬件成本
- 自动伸缩能力：平台会根据请求量自动调整计算资源，避免资源闲置时的浪费
- 三步快速接入：注册账号→获取API密钥→通过标准化接口调用，全程无需接触服务器管理
具体实施时可采取：
1. 优先使用网页版测试模型效果
2. 用量较小时利用免费额度（新用户通常有$5-10试用金）
3. 正式使用时通过代码中的max_tokens参数控制单次请求消耗
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 " 如何解决本地部署开源大模型时的高硬件成本问题？
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