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大模型推理阶段的算力消耗是API成本居高不下的根源，每次请求都需要在GPU集群上完成大量浮点运算，无法通过训练一次反复复用来摊薄成本
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7/17/2026
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UnverifiedGPU推理部署面临成本、延迟和运维复杂度的不可能三角，无法同时优化这三者70% similarUnverified增加推理次数会带来更高的计算成本，但换取了单次任务复杂度的降低，这是分组抽取策略的权衡70% similarUnverifiedReasoning Effort档位越高，模型可消耗的思考Token上限越大，但延迟和Token成本相应线性乃至超线性增长69% similarUnverified推理模型陷入循环会持续消耗算力与费用，对按量计费的云端服务意味着成本浪费69% similarUnverifiedReAct的线性思考-行动循环在需要并行探索多条路径的任务时效率低下，且每步推理的Token消耗累积导致长任务计算成本呈二次方增长69% similar
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