Llama3成本构成包括哪些

Llama 3成本构成全景
围绕Llama 3的全生命周期，成本主要来自训练阶段与推理/部署阶段两大部分；若采用自建/自训路线，还会叠加数据获取与治理以及基础设施与运维等持续性支出。
训练阶段成本构成

• GPU算力与硬件：GPU是最大头。以社区对Llama 3.1 405B的测算为例，使用约1.6万张 NVIDIA H100，按单卡约$2.5万–$3万估算，GPU硬件约$4–$4.8B；若按$35,000/张**的保守口径，则约**$5.6B。此外还需配套服务器节点、存储与高速网络，但在整体中通常远低于GPU成本。训练时长与集群效率（如有效训练时间约90%）也会显著影响总成本。
• 电力与机房：长时间大规模训练带来高额电力与数据中心成本（供电、制冷、机架与场地等），属于“算力之外的必要开销”。
• 人力投入：算法、数据、工程与基础设施团队的薪酬与组织成本，贯穿预训练、对齐与评测全流程。
• 数据获取与治理：包括采集、清洗、去重、过滤与质量控制。以Llama 3的数据治理为例，使用Llama 2-70B作为质量分类器对约15T tokens进行把关，按$1/百万 tokens**估算，数据质量控制成本约**$1,500万；更大规模或更高频次治理将进一步抬升成本。

推理与部署阶段成本构成

• 算力与节点规模：推理成本与并发请求量、上下文长度、生成长度强相关；>70B的密集模型常需多节点协同，带来更高的网络与协调开销，系统设计与稳定性要求也更高。
• 硬件与运维：自建推理集群涉及GPU/CPU/内存/存储/网络设备投入与机房运维；云上推理则体现为实例租金与数据传输费用。
• 延迟与重试：消费级或低规格硬件上的高延迟会引发超时与重试，在业务层面折算为额外成本；压力测试与容量规划是控制该类隐性成本的关键。
• 平台服务定价参考：同为Llama 3家族，不同参数规模与平台价格差异显著。例如合作平台上，Llama 3.3 70B约$0.1/$0.4 每百万输入/输出 tokens，而Llama 3.1 405B约$1/$1.8 每百万输入/输出 tokens，体现出规模与性能带来的成本鸿沟。

自建与云上两种路径的典型成本对比

上述对比中的405B训练硬件量级与平台定价示例，分别来自对Llama 3.1 405B的算力与成本报道，以及合作平台对Llama 3.3 70B与405B的按量定价披露。