DigitalOcean 教程、海外云服务器与 AI/GPU 技术
从 DigitalOcean 购买与 Droplet 部署,到海外云服务器选型、GPU 云主机、AI 推理和大模型 API 实战

AI 应用成本怎么算?从推理费用到完整 TCO 拆解
生产级 AI 应用的成本远不止 Token 费用。本文从推理、计算、向量数据库、存储、网络和运维等环节拆解完整 TCO,并对比单一平台与多平台架构下的实际成本差异。
Kimi K3 现已上线 DigitalOcean 无服务器推理
Moonshot AI 最强模型 Kimi K3 已上线 DigitalOcean 无服务器推理服务。作为首个开源的 3T 级模型,Kimi K3 拥有 100 万 Token 上下文窗口、原生多模态能力和长时自主 Agent 工作负载
Claude Opus 5 现已上线 DigitalOcean AI 推理云
Claude Opus 5登陆DigitalOcean无服务器推理,专为Agent场景,性能媲美Fable 5,支持按量计费与多模型统一调用。
多模型融合推理:花 Fable 5 一半的钱,效果反而更好
一半成本击败 Fable 5:DigitalOcean 推理引擎上线模型合成工具,让开源模型组合在深度研究任务上质量更高、成本更低。
Weaviate 托管数据库现已在 DigitalOcean 上开放公测
DigitalOcean Weaviate 托管向量数据库公测上线。全自动运维、$20/月起、无查询附加费,与 Serverless Inference 原生集成,助力 RAG 与 AI 智能体快速落地。
AI 应用成本怎么算?从推理费用到完整 TCO 拆解
生产级 AI 应用的成本远不止 Token 费用。本文从推理、计算、向量数据库、存储、网络和运维等环节拆解完整 TCO,并对比单一平台与多平台架构下的实际成本差异。
DigitalOcean 无服务器推理支持提示词缓存:降低 AI 推理成本与延迟
DigitalOcean 无服务器推理已经支持提示词缓存。对于 AI Agent、RAG、智能客服和代码生成等需要反复提交长上下文的应用,合理使用提示词缓存,可以减少重复计算,降低输入 Token 成本,并缩短首 Token 响应时间。
LLM 多模型路由终极指南:架构设计、成本优化与平台选型
真正在跑生产环境的团队,默认都会走多模型厂商路由。本文会讲清楚这套架构为什么成立,以及 DigitalOcean 的一级推理路由器在其中扮演什么角色——所有成本数据都来自 inference.do-ai.run 上可复现的实测,不是市场宣传材料。路由策略本身是平台无关的,你可以在任何一家厂商上用同样的思路去落地。
多款模型最高直降 50%:DigitalOcean 无服务器推理大降价
DigitalOcean Serverless Inference 下调 7 款主流模型价格,覆盖 DeepSeek、Qwen、GLM、Llama、Nemotron 和 MiMo,最高降幅达到 50%。
RadixArk 在 DigitalOcean 上实现 DeepSeek V4 吞吐量提升 10 倍
每 GPU 每秒 3.5K+ token,吞吐量提升 10 倍:RadixArk 在 DigitalOcean 上的 DeepSeek V4 高性能实践
Laravel 开发者已在 DigitalOcean 上开通超过 10 万台服务器
Laravel 依托 DigitalOcean 基础设施,通过 Forge 和 VPS 为开发者提供快速部署,已开通超 10 万台服务器,并持续深化 AI 工具与托管服务集成。
AI 创新先锋 Probably 携手 DigitalOcean 打造“本地优先”可验证智能体架构
依托 DigitalOcean AI 原生云,Probably 实现基础设施成本直降 25% 与天半极速上线,筑牢企业级数据隐私防线











