你的 AI 系统，每个月到底有多少钱可以被优化？
如果 AI 业务已经上线，但你还无法清楚回答：
钱花在哪里？为什么这么贵？能省多少？
欢迎申请一次 AI Inference Cost Assessment。
北京元步科技专注 AI Inference Cost Optimization，帮助已经上线 AI 业务的团队，从 Request → Model → Token → Inference → GPU，定位推理成本来源，并找到可验证的优化空间。
账单告诉你花了多少钱，我们告诉你钱为什么花在这里。
AI 业务增长以后，成本往往跟着请求量、Token 和 GPU 资源一起增长。真正困难的不是知道"花了多少钱"，而是知道钱为什么花在这里。
哪个模型、请求类型、Workflow 或客户贡献了主要成本？
Token、Context、Agent 调用以及 Inference 效率哪里产生了额外成本？
GPU 利用率、Batch、KV Cache、Memory 是否存在效率问题？
基于真实业务数据，测算可验证的优化空间。
按模型、请求类型、Workflow、客户等维度拆解成本结构，建立完整的 AI Cost Attribution。
从 Token 消耗深入到 LLM Inference，分析请求模式、Batch、KV Cache、Scheduler 和 GPU 资源效率。
基于真实业务数据识别优化机会，并通过 Benchmark 或生产数据验证优化效果。
我们关注的不是简单部署一个推理服务，而是理解 Inference System 如何影响单位请求、单位 Token 和单位业务的实际成本。
已经上线真实 AI 业务，并且模型调用或 GPU 成本开始影响毛利、客户利润或业务扩张的团队。
如果还处于 PoC / Demo 阶段，通常暂时不需要进行 Cost Assessment。
核心团队具备云计算、AI 基础设施、GPU 与大模型推理系统相关工程经验。
具备真实生产环境项目经验。
具备 GPU 集群及 AI Infra 资源管理经验。
我们关注的是生产系统，而不是 PPT 中的性能指标。
GPU 利用率高，并不意味着单位有效推理成本一定低。
Request Length、Concurrency、Batch、KV Cache 和 Scheduling 策略都会影响最终的 Inference Efficiency。
真正值得优化的，不只是模型价格，而是整个 Inference System。
北京元步科技专注于 AI Inference Cost Optimization，帮助已经上线 AI 业务的团队分析 LLM 推理成本，并定位 Request、Token、Inference 和 GPU 层面的优化空间。
我们主要解决 AI 业务增长后出现的推理成本、Token 成本和 GPU 资源效率问题，帮助企业回答"钱花在哪里、为什么这么贵、哪些地方可以优化"。
目前重点关注 vLLM、SGLang 等 LLM Inference 系统，并分析 Scheduler、Continuous Batching、KV Cache、Prefill/Decode 等关键环节。
可以。Cost Assessment 不要求企业必须自部署模型。API 调用、自部署 LLM 或混合架构均可以从 Request、Token、Model 和业务维度进行成本分析。
当 AI 推理成本已经开始影响产品毛利、客户利润、GPU 资源规划或业务扩张时，通常值得进行分析。
根据分析范围，可能需要提供脱敏后的调用量、Token、模型、GPU、Inference 指标或账单数据。我们会根据实际情况确定最小数据集。
初步 Assessment 可以优先基于已有日志、账单和监控数据进行，不要求立即修改生产系统。
如果 AI 业务已经上线，但你还无法清楚回答：
钱花在哪里？为什么这么贵？能省多少？
欢迎申请一次 AI Inference Cost Assessment。
