周三晚上十点，我差点把试验预算烧穿

我刚做 AI 小工具那会儿，也卡过一个很朴素的問題：同一款 H100 显卡，在不同平台按时租，价格能相差四倍多。我怕选错平台，于是把常用云服务的价格表翻了三遍。结果越查越焦虑——显卡型号看着一样，按钮点下去，账单却不是一回事。

这不只是技术人员的选型题。做副业、独立接单，或者带 1—5 人小团队的人，常会拿客户项目做 AI 功能试验。价格差一点还能忍；如果运行时间估计错了，几十美元就没了。对咱们来说，先算清楚成本，比追着“最强显卡”跑更重要。

这不是某个平台独享，而是同一硬件的报价差

Data Receipts 整理的 GPU 价格数据里，同一张 H100 按小时租用，样本价格约为 2.69 美元到 12.29 美元。差别通常不只来自品牌，还包括云商套餐、最低时长、实例是否独享、地区、存储与网络费用，以及平台给出的折扣方式。

我认识一个做客户语音摘要的朋友林悦。她在上海，2025 年 3 月把同一批录音文件分两轮测试：先用便宜实例跑格式整理，再切到高价实例跑关键任务。测试结束后她对我说：“我以前不是不会选，是一直默认所有 H100 都一样。”这类案例说明，价格表真正有用的地方，不是替你选唯一答案，而是让你知道该把哪一步放便宜实例、哪一步不能省。

我也犯过相反的错：看到最低价就立刻开长时间实例，最后文件没跑完，费用已经接近高价方案。后来我改成先做 5 分钟小样，再根据实际耗时估算，比较自然多了。

今天复刻这张价格表，钱和时间都不算多

复刻成本：基础用法 0 美元；愿意省事，可以约 10 美元/月购买该仓库里的数据订阅，或直接免费使用公开样本。时间上，前 15 分钟能完成第一次价格对比；若要记录自己的实际账单，再留 30—60 分钟跑一轮测试。技术门槛：会看“每小时单价”和“任务预计时长”即可，不需要会配服务器。第一步：打开 Data Receipts 的 GPU Pricing 页面，找到 H100，把不同平台的 hourly 价格放在同一张表里，再填入自己的预计运行小时数。

我会先算三个数：低价实例跑完整任务要多少钱，高价实例跑完整任务要多少钱，加上存储、下载和流量后分别是多少。如果两个方案差距不到 10 美元，就别折腾，直接选更省心的；如果差距明显，再把“试跑”和“正式跑”拆开。现在不试也没事，已有稳定供应商时，先把实际耗时记一周，往往比换平台更划算。

按你的阶段选，不必一步到位

如果你是刚起步：我会先用公开价格表做预算，不急着购买长期套餐。先选一个小任务，确认输出效果，再决定是否值得租 5 分钟昂贵实例。预算可以先封顶在 20 美元，避免“只试一下”变成持续账单。

如果你已经有 1—2 个客户：我会把客户项目拆成试跑与正式运行两段，并记录每段实际用时。林悦的做法就很实用：能容忍小误差的步骤放便宜实例，最终结果再上更稳定的价格方案。这样不是追求最低价，而是减少重复返工。

如果你正在扩规模：我会比较的不只是显卡时租，还要看批量并发时的总价、排队时间、存储流量和退出难度。一次省 2 美元，但任务等两天，客户交付反而受损。规模上来后，值得让财务或技术伙伴一起复核这张表，也值得谈企业折扣。

工具不是所有人都需要。如果你只偶尔做一次小测试，直接沿用现有平台可能更省心；如果你已经在为云服务反复交“学费”，今晚先拿三个真实任务算一遍，通常就能看出自己有没有买贵。