定价 私有化模型

模型进你的机房,
数据不出厂。

敏感岗位用私有化模型,其余岗位照常用公有云——同一个平台,同一套流程。按机器计费,token 不再计数。

一台带锁的服务器机柜放在公司大楼里,Adis 守在一旁
  • 模型进你的机房,数据不出厂。
  • 按机器计费,token 不再计数。
  • 换模型,不动流程、岗位与数据。
与亚马逊云科技(AWS)合作

在 AWS 上交付,
也能交付进你的 AWS。

Amazon EC2Amazon SageMakerAmazon Bedrock
数字员工的云端跑在 AWS 上

数字员工的云端运行环境部署在 AWS 上,按区域选择离你最近的机房。

私有化模型部署进你的 AWS 账号

模型跑在你账号里的 Amazon EC2 GPU 机器或 Amazon SageMaker 上;账单由 AWS 直接开给你,我们负责部署与运维。

不想养机器:Amazon Bedrock

Kimi、GLM、DeepSeek、Qwen 等开放模型可以直接在 Amazon Bedrock 上调用:按 token 计费,数据不出 AWS。

三种部署方式

机器放哪里、账单开给谁,是三种方式的唯一区别;模型怎么派给岗位、上面的流程,完全一样。

01你自己的 AWS 账号

机器在你的账号里,账单直接开给你;我们负责部署与运维。

机器费:按 AWS 公开价,你直接付给 AWS
02AIDC 托管的专属机器

我们在 AWS 上为你单独开一台机器,不与任何客户共用。

机器费:AWS 公开价 × 1.25(含备份与监控)
03你自己的机房

硬件你自购,放在你的机房;网络可以完全断开对外。

机器费:硬件自购

三种方式都一样:部署费 ¥30万(一次性,组织决策系统的建设费已含第一次)+ 托管运维 ¥1万 / 台 / 月。

按模型大小选机器

价格是 AWS 公开的按需价(Linux)。新加坡区没有这几种 GPU 机型,参考东京与美国东部;签一年或三年节省计划还能再省约 37% 或 57%。

机型GPU · 显存可承载的模型东京 · 美元 / 小时东京 · 每月约美国东部 · 美元 / 小时
入门 1 × NVIDIA L40S · 48 GB g6e.xlarge 约 30B 参数以内 $2.699 ¥1.32万 $1.861
标准 4 × NVIDIA L40S · 192 GB g6e.12xlarge 约 150B 参数以内 $15.217 ¥7.45万 $10.493
大型 8 × NVIDIA H200 · 1,128 GB p5en.48xlarge 约 900B 参数以内 $79.12 ¥38.72万 $63.296
旗舰 8 × NVIDIA B300 · 2,100 GB p6-b300.48xlarge 约 1.7T 参数以内 东京暂无 — $142.416

可承载的规模按 FP8 权重、留出约两成显存给上下文缓存估算;TB 级旗舰模型用量化或多台机器承载。月费按 730 小时计。

私有化首先是合规选择,其次才是成本选择。

哪些岗位的模型要留在自己家里,由合规和客户合同决定;算账只回答「值不值」。

公有云模型
  • 按 token 计,用多少付多少
  • 跟得上每一代新模型
  • 不用准备机器
私有化模型
  • 按机器包月,调用不计 token、不占配额
  • 数据不出厂,审计在你手里
  • 容量要提前规划

何时更划算:一类岗位每月的模型账单,超过一台专属机器的月费加托管费。以东京标准机型为例,约 ¥8.4万 / 月,相当于 Claude Sonnet 5.5 按厂商价约 35.6万 次典型任务。

能私有化的开放模型

下面是各家当前的开放权重旗舰与许可。自定许可对大规模对外服务有额外条件,部署前请法务读一遍原文。

DeepSeek V4开放许可 · MIT
GLM-5.3自定许可 · GLM-5.3 License轻量版:GLM-5.3 Flash · MIT
Kimi K3自定许可 · Kimi K3 License轻量版:Kimi K2.6 · Modified MIT
Qwen3.8自定许可 · Qwen3.8-Max License轻量版:Qwen3.8-27B · Apache-2.0

常见问题

私有化和公有云能混用吗?

能。模型按岗位派发:碰敏感数据的岗位用私有模型,其余岗位照常用公有云。两者在同一层派发,上面的流程看不出区别。

要准备什么?

一台能跑模型的机器,和一个公司内部访问得到它的网络。机型在部署评估的第一周,按岗位数量和响应要求定下来。

私有化之后还能换模型吗?

能。换模型只在 Engine 这一层调整,岗位、流程和资料都不用动;机器够大,就能直接换上新一代开放模型。

不在 AWS 上可以吗?

可以。你自己的机房、或其他云上的 GPU 机器都能部署;部署费与托管费不变,机器费按实际机器算。