深入探讨 LLM 请求的智能负载均衡：在 OpenAI、Azure AI 与自建集群间实现成本效益最大化 随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展与广泛应用，从智能客服、内容生成到代码辅助，LLM 正在深刻改变我们的工作和生活方式。然而，伴随其强大能力而来的，是显著的运行成本。尤其是在高并发、大规模请求的场景下，LLM API 的调用费用可能迅速累积，成为企业的一大负担。如何在这种背景下，在保证服务质量、可用性和性能的前提下，尽可能地压榨成本，成为技术决策者和工程师们面临的关键挑战。 解决方案的核心在于构建一个智能的 LLM 请求负载均衡系统。这个系统不仅仅是简单的请求分发，它更需要理解不同 LLM 提供商的优劣、实时成本、性能指标、配额限制，并结合业务需求进行动态决策。本文将深入探讨如何在 OpenAI、Azure AI 以及自建 LLM 集群之间，构建一个具备成本感知、性能优先和高可用性的智能负载均衡层。 一、LLM 时代的成本挑战与多提供商策略的必然性 LLM 的使用成本主要来源于两个方面：API 调用费用（按 Token 计费）和自建模型的硬件及运维费用。OpenAI 和 Az …
继续阅读“深入 ‘Model Provider’ 负载均衡：如何在 OpenAI、Azure 和自建集群间分配请求以压榨成本？”