待验证50% 置信事实精确时间
LLM推理成本持续下降，小参数量量化模型（数亿参数级别）可在普通CPU上以毫秒级完成一次分类，或通过远程API以极低单价批量调用。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/31
首次发现
有效期至：2027/1/29
来源
涉及实体
相关事实
待验证vLLM、TensorRT-LLM等推理框架通过批处理和KV Cache技术提升吞吐量，使百亿参数模型单次推理成本在近三年内下降了一个数量级78% 相似待验证LLM推理成本是规模化应用的瓶颈，即便模型价格下降，海量请求下的累积成本依然可观。75% 相似待验证vLLM、FlashAttention、连续批处理等推理优化技术的成熟使得单位token的计算开销持续下降73% 相似待验证端侧推理通常只能跑参数量较小的模型（数亿到数十亿参数级别），并且首token延迟、吞吐量与设备强相关。72% 相似待验证模型压缩、推理框架优化（如vLLM、SGLang）、专用推理芯片的普及，使同样一次API调用的算力消耗比半年前低得多。72% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1121026MCP
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