模型部署简介

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无论是平台的预置模型还是您调优后的模型,您可通过部署获得独立的、资源专享的推理服务,以满足您对高并发、低延迟等不同性能的业务需求。

重要

本文档仅适用于“中国内地(北京)”地域。

计费方式

部署前可以在模型部署控制台(北京)查看不同模型的预估每小时费用。
说明

计费方式在服务创建后无法更改。如需切换,必须下线已经部署的模型后再重新部署。

预置吞吐

(高吞吐;高性能)

模型单元

(自定义性能指标;资源隔离)

Token 用量

(调优后按量计费/效果验证)

定义

通过平台预留资源,保障特定TPM 吞吐能力的模型部署方式;在保障额度内不限速。

按使用时长与模型单元数量配置算力,资源独占的模型部署方式。

以每次调用产生的输入 Token 与输出 Token 作为用量计量依据的模型部署方式。

优势

  1. 高负载生产环境提供稳定的吞吐容量、更低的延迟和更强的资源确定性。

  2. 相比按Token用量计费,TPS(每秒生成的 Token 数)通常提升约 1.5~2.0 倍。

  3. 支持设置自动续费。

  1. 延迟/吞吐等性能指标可自定义

  2. 支持设置自动续费。

  3. 支持 PD 分离计算模式

不使用不计费

支持模型

部分预置模型

部分预置模型与所有调优后模型

部分经过 LoRA 调优后的模型

使用场景

  1. 银行App的智能客服(流量稳定,需保障并发体验)。

  2. 社交平台的实时内容审核(需稳定处理可预估的流水线任务)。

  3. 公有云翻译API(为标准套餐用户提供基线服务保障)。

  1. 电商专属微调大模型(部署私有模型,大促时手动扩容)。

  2. 医药公司的分子筛选模型(需独占资源跑长时任务)。

  3. 自动驾驶仿真(需要进行长时间持续计算)。

调优后模型效果验证

计费图示

image

image

image

计费方式

按使用时长和预置吞吐

随用随付、包天

按使用时长和模型单元数量

随用随付、包月

按模型 Token 使用量

随用随付

扩缩容方式

自助增减吞吐量

自助增减模型单元数量

在控制台提交申请,等待人工审核。

产品约束

  1. 预付费按天计费。无法提前退费

  2. 如果单位时间内使用超出购买的吞吐量,将自动切换成百炼提供的模型调用服务。

预付费购买后,若在首月内提前退订,日单价(≈ 月单价 / 30)将按 1.2 倍计费

  1. 只支持部分高效微调(LoRA)后的模型。

  2. 一个月内不使用将自动释放。

如需查看单次调用的 Token 使用量及调用次数历史统计,请前往:模型监控(北京)

计费详情

按使用时长计费(预置吞吐)

费用 = 使用时长 × (输入 TPM 单价 × 输入 TPM + 输出 TPM 单价 × 输出 TPM)

后付费按小时计算:使用时长单位为小时,单价取下表"持续 1 小时"列;预付费按天计算:使用时长单位为天,单价取下表"持续 1 天"列。

  • 预付费订单支付后实时生效,有效期 N 天至第 N 天 23:59 结束。若在 22:00 后下单,到期日将自动顺延1天。

  • 预付费订单到期后,将延后2小时停止服务,停止后资源保留14小时后释放。

  • 预付费订单无法提前终止服务。

  • 后付费时,如果账户欠费,部署的资源将保留并继续计费 24 小时,之后自动释放资源。

当模型输入超过最长输入 Token 或 超出购买的 TPM 量时,相关调用将自动切换为当前模型的按量付费模式。此时,推理性能可能下降,限流将受业务空间中当前快照模型的公共流量的管控,费用按模型调用(按量付费)标准计收。

  • 此时,调用 API 返回 Header 将包含:x-dashscope-ptu-overflow:true

  • TPM 统计请前往:模型监控(北京)

缩容场景(降配)的具体降费退费规则请参考:降配退款规则说明

千问

模型名称

模型代码

最长输入Token

后付费输入

Per 10K TPM

后付费输出

Per 1K TPM

预付费输入

Per 10K TPM

预付费输出

Per 1K TPM

千问3.6-Flash-2026-04-16

qwen3.6-flash-2026-04-16

128,000

¥2.88

¥1.73

¥34.56

¥20.74

千问3.6-Plus-2026-04-02

qwen3.6-plus-2026-04-02

128,000

¥4.8

¥2.88

¥57.6

¥34.56

千问3.5-Plus-2026-04-20

qwen3.5-plus-2026-04-20

128,000

¥1.92

¥1.15

¥23.04

¥13.82

千问3-Max-2025-09-23

qwen3-max-2025-09-23

128,000

¥7.68

¥3.08

¥92.16

¥36.96

千问-Flash-2025-07-28

qwen-flash-2025-07-28

128,000

¥0.36

¥0.36

¥4.32

¥4.32

千问-Plus-2025-12-01

qwen-plus-2025-12-01

128,000

¥1.92

非思考:¥0.48

思考:¥1.92

¥23.04

非思考:¥5.76

思考:¥23.04

DeepSeek

模型名称

模型代码

最长输入Token

后付费输入

Per 10K TPM

后付费输出

Per 1K TPM

预付费输入

Per 10K TPM

预付费输出

Per 1K TPM

DeepSeek-v4-Pro

deepseek-v4-pro

64,000

¥43.2

¥8.64

¥518.4

¥103.68

DeepSeek-v3.2

deepseek-v3.2

64,000

¥7.2

¥1.08

¥86.4

¥12.96

DeepSeek-v3

deepseek-v3

64,000

¥7.2

¥2.88

¥86.4

¥34.56

千问VL

模型名称

模型代码

最长输入Token

后付费输入

Per 10K TPM

后付费输出

Per 1K TPM

预付费输入

Per 10K TPM

预付费输出

Per 1K TPM

千问3-VL-Plus-2025-09-23

qwen3-vl-plus-2025-09-23

128,000

¥2.4

¥2.4

¥28.8

¥28.8

更多模型

模型名称

模型代码

最长输入Token

后付费输入

Per 10K TPM

后付费输出

Per 1K TPM

预付费输入

Per 10K TPM

预付费输出

Per 1K TPM

GLM-5.1

glm-5.1

64,000

¥21.6

¥8.64

¥259.2

¥103.68

按使用时长计费(模型单元)

费用 = 使用时长(小时)× 模型单元数量 × 模型单元单价

"模型单元单价"在后付费场景下取下表"小时单价"列;预付费按月计费时,公式改为 包月数 × 模型单元数量 × 月单价

  • 预付费购买的首月,如在首月内提前退订,日单价(≈ 月单价 / 30)将按 1.2 倍计费(不满一天按一天计费)

说明

模型单元-后付费方式的算力资源先买到先得。如购买不成功会全额退款。

文本生成

千问

模型名称

模型代码

模型单元规格

小时单价(元)

月单价(元)

千问3.6-35B-A3B

qwen3.6-35b-a3b

MU8

¥47

¥22,400

MU9

¥51

¥24,600

千问3.6-27B

qwen3.6-27b

MU9

¥51

¥24,600

千问3.6-Flash-2026-04-16

qwen3.6-flash-2026-04-16

MU1

¥54

¥26,118

千问3.6-Plus-2026-04-02

qwen3.6-plus-2026-04-02

MU1

¥54

PD分离模式:¥864

¥26,118

PD分离模式:¥417,888

千问3.5-397B-A17B

qwen3.5-397b-a17b

MU3

¥137

PD分离模式:¥2,192

¥65,969

PD分离模式:¥1,055,504

MU6

¥25

¥12,089

千问3.5-122B-A10B

qwen3.5-122b-a10b

MU1

¥54

¥26,118

MU2

¥63

¥30,036

MU6

¥25

¥12,089

MU9

¥51

¥24,600

千问3.5-35B-A3B

qwen3.5-35b-a3b

MU1

¥54

¥26,118

MU2

¥63

¥30,036

MU8

¥47

¥22,400

MU9

¥51

¥24,600

千问3.5-27B

qwen3.5-27b

MU1

¥54

¥26,118

MU9

¥51

¥24,600

千问3.5-9B

qwen3.5-9b

MU1

¥54

¥26,118

MU8

¥47

¥22,400

MU9

¥51

¥24,600

千问3.5-Flash-2026-02-23

qwen3.5-flash-2026-02-23

MU1

¥54

¥26,118

MU2

¥63

¥30,036

千问3.5-Plus-2026-02-15

qwen3.5-plus-2026-02-15

MU1

¥54

PD分离模式:¥864

¥26,118

PD分离模式:¥417,888

MU3

¥137

PD分离模式:¥2,192

¥65,969

PD分离模式:¥1,055,504

千问3-235B-A22B-Instruct-2507

qwen3-235b-a22b-instruct-2507

MU1

¥54

¥26,118

MU2

¥63

¥30,036

千问3-Next-80B-A3B-Instruct

qwen3-next-80b-a3b-instruct

MU1

¥54

¥26,118

千问3-32B

qwen3-32b

MU1

¥54

¥26,118

MU6

¥25

¥12,089

千问3-30B-A3B

qwen3-30b-a3b

MU9

¥51

¥24,600

千问3-30B-A3B-Instruct-2507

qwen3-30b-a3b-instruct-2507

MU1

¥54

¥26,118

MU2

¥63

¥30,036

千问3-8B

qwen3-8b

MU1

¥54

¥26,118

MU2

¥63

¥30,036

MU5

¥21

¥10,139

千问3-4B

qwen3-4b

MU1

¥54

¥26,118

MU5

¥21

¥10,139

千问3-1.7B

qwen3-1.7b

MU1

¥54

¥26,118

MU5

¥21

¥10,139

千问3-Embedding-0.6B

qwen3-embedding-0.6b

MU5

¥21

¥10,139

MU6

¥25

¥12,089

千问3-MoE-Rerank-0.6B

qwen3-moe-rerank-0.6b

MU5

¥21

¥10,139

千问3-Rerank-0.6B

qwen3-rerank-0.6b

MU5

¥21

¥10,139

MU6

¥25

¥12,089

千问3-Max-2025-09-23

qwen3-max-2025-09-23

MU2

¥63

¥30,036

MU3

¥137

¥65,969

千问3-Rerank

qwen3-rerank

MU5

¥21

¥10,139

千问2.5-开源版-72B

qwen2.5-72b-instruct

MU1

¥54

¥26,118

千问2.5-开源版-32B

qwen2.5-32b-instruct

MU1

¥54

¥26,118

千问2.5-开源版-14B

qwen2.5-14b-instruct

MU1

¥54

¥26,118

千问2.5-开源版-7B

qwen2.5-7b-instruct

MU1

¥54

¥26,118

MU5

¥21

¥10,139

千问2.5-开源版-3B

qwen2.5-3b-instruct

MU5

¥21

¥10,139

千问-Flash-2025-07-28

qwen-flash-2025-07-28

MU1

¥54

¥26,118

千问-Plus-2025-07-28

qwen-plus-2025-07-28

MU1

¥54

PD分离模式:¥864

¥26,118

PD分离模式:¥417,888

千问-Plus-2025-12-01

qwen-plus-2025-12-01

MU1

¥54

¥26,118

GLM

模型名称

模型代码

模型单元规格

小时单价(元)

月单价(元)

GLM-5

glm-5

MU3

¥137

PD分离模式:¥2,192

¥65,969

PD分离模式:¥1,055,504

GLM-4.7

glm-4.7

MU6

¥25

PD分离模式:¥800

¥12,089

PD分离模式:¥386,848

DeepSeek

模型名称

模型代码

模型单元规格

小时单价(元)

月单价(元)

DeepSeek-v4-Flash

deepseek-v4-flash

MU1

¥54

¥26,118

DeepSeek-v3.2

deepseek-v3.2

MU2

¥63

PD分离模式:¥1,008

¥30,036

PD分离模式:¥480,576

更多模型

模型名称

模型代码

模型单元规格

小时单价(元)

月单价(元)

MiniMax-M2.5

MiniMax-M2.5

MU1

¥54

PD分离模式:¥864

¥26,118

PD分离模式:¥417,888

Kimi-K2.5

kimi-k2.5

MU2

¥63

¥30,036

模型类型:

  • Instruct - 模型部署后以非思考模式进行推理。

  • Thinking - 模型部署后以思考模式进行推理。

模型部署类型:

  • PD 分离模式 - 降低首 Token 延迟、提高吞吐。

    该部署模式部署的模型在进行模型推理时,将首 Token 计算(Prefill)和后续 Token 计算(Decode)两个计算阶段,拆到不同的计算节点执行。

多模态

千问VL

模型名称

模型代码

模型单元规格

小时单价(元)

月单价(元)

千问3.5-Omni-Flash

qwen3.5-omni-flash

MU8

¥47

¥22,400

MU9

¥51

¥24,600

千问3.5-Omni-Plus

qwen3.5-omni-plus

MU9

¥51

¥24,600

千问3-VL-235B-A22B-Instruct

qwen3-vl-235b-a22b-instruct

MU1

¥54

¥26,118

千问3-VL-235B-A22B-Thinking

qwen3-vl-235b-a22b-thinking

MU1

¥54

¥26,118

千问3-VL-32B-Instruct

qwen3-vl-32b-instruct

MU2

¥63

¥30,036

千问3-VL-8B-Instruct

qwen3-vl-8b-instruct

MU1

¥54

¥26,118

千问3-VL-4B-Instruct

qwen3-vl-4b-instruct

MU1

¥54

¥26,118

千问3-VL-2B-Instruct

qwen3-vl-2b-instruct

MU5

¥21

¥10,139

千问3-VL-Embedding-2B

qwen3-vl-embedding-2b

MU5

¥21

¥10,139

千问3-VL-Flash-2025-10-15

qwen3-vl-flash-2025-10-15

MU1

¥54

¥26,118

千问3-VL-Plus-2025-09-23

qwen3-vl-plus-2025-09-23

MU1

¥54

¥26,118

千问VL-Max-2025-08-13

qwen-vl-max-2025-08-13

MU6

¥25

¥12,089

千问VL-OCR-2025-11-20

qwen-vl-ocr-2025-11-20

MU6

¥25

¥12,089

模型类型:

  • Instruct - 模型部署后以非思考模式进行推理。

  • Thinking - 模型部署后以思考模式进行推理。

  • Instruct/Thinking - 可在模型部署时选择是否开启思考模式

按模型 Token 使用量

费用 = 模型输入 Token 数 × 模型输入单价 + 模型输出 Token 数 × 模型输出单价(最小计费单位:1 token)

  • 仅当对下列基础模型完成 SFT 高效训练并得到自定义模型后,才支持按模型 Token 使用量计费。

千问

基础模型

模型代码

输入

元/千Token

输出

元/千Token

千问3-32B

qwen3-32b

¥0.002

非思考模式:¥0.008

思考模式:¥0.02

千问3-14B

qwen3-14b

¥0.001

非思考模式:¥0.004

思考模式:¥0.01

千问3-8B

qwen3-8b

¥0.0005

非思考模式:¥0.002

思考模式:¥0.005

千问2.5-开源版-72B

qwen2.5-72b-instruct

¥0.004

¥0.012

千问2.5-开源版-32B

qwen2.5-32b-instruct

¥0.002

¥0.006

千问2.5-开源版-14B

qwen2.5-14b-instruct

¥0.001

¥0.003

千问2.5-开源版-7B

qwen2.5-7b-instruct

¥0.0005

¥0.001

千问VL

基础模型

模型代码

输入

元/千Token

输出

元/千Token

千问3-VL-8B-Instruct

qwen3-vl-8b-instruct

¥0.0005

¥0.002

千问2.5-VL-72B

qwen2.5-vl-72b-instruct

¥0.016

¥0.048

千问2.5-VL-32B

qwen2.5-vl-32b-instruct

¥0.008

¥0.024

千问2.5-VL-7B

qwen2.5-vl-7b-instruct

¥0.002

¥0.005

图片、视频生成模型(预置)-按实例时长计费

费用 = 资源占用时长(小时)× 实例数量 × 实例单价(不满 1 小时按 1 小时计费)

"实例单价"在后付费场景下取下表"后付费单价(元/实例/小时)"列;预付费按月计费时,公式改为 包月数 × 实例数量 × 预付费单价(元/月)

图片生成

模型服务

模型类型

独占实例资源规格

后付费单价(元/实例/小时)

预付费单价

(元/月)

万相-文本生成图像-0521

预置模型

轻量版

¥20/实例/小时

¥10,000/月

视频生成

模型服务

模型类型

独占实例资源规格

后付费单价(元/实例/小时)

预付费单价

(元/月)

悦动人像EMO-detect

预置模型

轻量版

¥20/实例/小时

¥10,000/月

悦动人像EMO

舞动人像AnimateAnyone-detect

舞动人像AnimateAnyone

如果需要部署更多模型,请参考此解决方案并结合具体业务需求选择最适合的部署方案。

部署方法

您可以在控制台上部署模型,请参考以下操作步骤:

如果提示权限不足,请参考:部署时提示权限不足怎么办?
  1. 前往模型部署控制台(北京)

image

image

  1. 选择模型、计费方式,其他设置保持默认,最后设置模型名称并开始部署。

    需先完成模型调优,方可部署大部分模型。
  1. 部署状态为运行中时,代表该模型已部署成功。

重要

模型部署成功后将产生费用。

部署配置

模型单元

配置内容

配置详情

配置模型推理模式

部分模型在以模型单元方式部署时,可配置推理模式、最长上下文等。

  • Instruct - 模型部署后以非思考模式进行推理。

  • Thinking - 模型部署后以思考模式进行推理。

最长上下文

部分模型的模型单元部署模式支持该设置。最长上下文长度基于模型类型。

服务限流

部分模型的模型单元部署模式支持该设置,可限制模型调用的 RPM、TPM。

部署后调用

模型部署成功后,支持通过 OpenAI 兼容DashscopeAssistant SDK进行调用。

在调用已部署成功的模型时,model的取值应为模型部署成功后的模型code。请前往模型部署控制台(北京)界面获取模型code

image

示例代码以调用微调后的 qwen3-8b 模型为例:

说明

模型特性(是否支持非流式输出、结构化输出等)与微调前的模型保持一致。

经过调优的深度思考模型在调用时是否开启深度思考,建议与调优数据格式一致:

  • 调优数据含深度思考,调用时建议开启enable_thinking参数。

  • 调优数据不含深度思考,调用时不建议开启enable_thinking参数。

DashScope

import os
import dashscope

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "你是谁?"},
]
response = dashscope.Generation.call(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下一行替换为:api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="qwen3-14b-xxx-xxx",  # 请替换为模型部署成功后的code
    messages=messages,
    result_format="message",
    enable_thinking=False,
)
print(response)

OpenAI兼容接口

import os
from openai import OpenAI


client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下一行替换为:api_key="sk-xxx",
    api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-14b-xxx-xxx",  # 请替换为模型部署成功后的code
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你是谁?"},
    ],
    extra_body={"enable_thinking": False},
)
print(completion)

部署服务扩缩容

  • 预置吞吐(按时长):点击扩缩容按钮,自助、手动调节实例数量。具体降费退费规则请参考:降配退款规则说明

  • 模型单元(按时长):点击扩缩容按钮,自助、手动调节实例数量。

  • 按 Token 调用量:点击扩容按钮,填写并提交扩容申请表单,等待人工审核。

部署服务下线

前往模型部署控制台(北京),找到要下线的部署服务,点击下线并确认。下线后将不再产生计费。

image

常见问题

可以上传和部署自己的模型吗?

支持在我的模型控制台(北京)导入部分开源模型,详细支持列表请参考:模型导入

此外,阿里云人工智能平台 PAI 提供了部署自有模型的功能,您可以参考PAI-LLM大语言模型部署了解部署方法。

部署时提示权限不足怎么办?

  1. 如果显示“缺少该模块的权限”,请确保您的账号在该业务空间的权限管理页面中拥有模型部署-操作权限。

    PixPin_2025-11-27_15-09-44

    如果无法正常操作,请联系您的组织或 IT 管理员添加相关权限或代为检查权限问题。

  2. 如果部署时报错“xx业务空间没有部署xx模型的权限”,请前往百炼的业务空间管理页面,为对应业务空间添加对应模型的部署权限。

    API 调用报错:Workspace xxx does not have deployment privilege for model xxxx

    PixPin_2025-11-27_15-03-57

    PixPin_2025-11-27_15-06-41

    如果提示权限不足,请联系您的组织或 IT 管理员添加相关权限或代为操作。

该如何切换到其他的计费方式?

只能释放原有资源,再通过需要的计费方式创建新资源。

建议按照以下步骤进行切换:

  1. 使用需要的计费方式部署新的资源。

  2. 切换 API 并测试服务可用性。

  3. 下线释放原有资源。