Baseten vs DigitalOcean、RunPod：7 个 AI 模型部署平台横向对比

Baseten 已经建立起较强的市场认知：它以专属、单租户 GPU 部署为核心，并通过开源的 Truss 框架来打包和交付模型。同时，它在安全合规方面也做得相当扎实。这和那些构建在第三方硬件之上的 LLM 路由器是完全不同的定位，因此尤其适合需要把自定义模型真正部署到生产环境的 AI 产品团队。

但专属、单租户硬件，也意味着专属、单租户的计费方式。Baseten 的 Dedicated Deployment 会按照每个推理实例实际占用 GPU 的时间持续收费，而不是按 Token 计费。也就是说，即使 GPU 处于空闲状态，为了高可用而保持运行的冗余实例，以及 Scale-to-zero 之后重新启动过程中消耗的时间，都会出现在账单里，不管这段时间实际处理了多少请求。另外，它目前的模型目录只包含 Open-weight Model，不提供 GPT 和 Claude。因此，如果团队既要开放权重模型，又要使用闭源前沿模型，就必须再接一家平台，也就意味着第二套 API 和第二张账单。

如果你正在考虑更换平台，下面我们会从成本、模型目录、部署灵活性和周边云基础设施几个方面，看看包括 DigitalOcean 在内的几个主要 Baseten 替代方案。

本文中的价格和功能信息均基于截至 2026 年 8 月公开可查的文档，不同地区和工作负载下的实际情况可能有所不同。最新价格和可用性请以各平台官方文档为准。

核心结论：

• Baseten 的替代方案大致可以分为全栈云平台、托管开放模型 API，以及专属 GPU 部署平台。到底哪一种更合适，取决于你只是想找一个类似的推理替代品，还是希望把整个 AI 技术栈一起整合。
• 更换平台可以避免 Baseten Dedicated Deployment 为了高可用而持续维持多个实例所带来的最低固定成本，也可以获得 Baseten 当前不支持的前沿模型，并把 GPU Compute、Database 和 Orchestration 统一到同一套基础设施中。
• 在选择平台之前，应该重点比较模型目录是否匹配（仅开放权重，还是同时支持开放权重和前沿模型）、计费方式（按实例运行时长还是按 Token）、Cold Start 行为，以及迁移成本。
• 主要的 Baseten 替代方案包括 DigitalOcean、Fireworks AI™、Together AI™、RunPod™、Modal™、Replicate™ 和 Spheron™。

Baseten 是什么？

Baseten是一个面向自定义模型和微调模型的推理与训练平台，核心是专属、单租户 GPU 部署，并通过其开源 Truss 框架完成模型打包。除此之外，它还提供较轻量的 Model APIs，面向常见 Open-weight Model 按 Token 提供服务，而不是按照持续运行的推理实例计费。对于一家规模并不算特别大的公司来说，Baseten 的安全合规能力相当完整：包括 SOC 2 Type II、HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act）、GDPR（General Data Protection Regulation）、PCI DSS 和 SOC 3，同时同步推理默认启用 Zero Data Retention。由于当前模型目录仍然只覆盖 Open-weight Model，因此如果团队还需要 GPT 或 Claude 这类前沿闭源模型，就需要另外接入一家平台。

Baseten 主要功能：

• Truss：一个开源框架，用于把模型代码、依赖和硬件配置打包成可部署的推理服务器。
• Chains SDK：用于编排多模型工作流，例如语音 AI、Agent 和 RAG Pipeline，同时每个 Deployment 都带有内置 Observability Dashboard。
• Baseten Training 支持多节点 Fine-tuning Job，并可以直接把训练结果推送到生产 Endpoint。每个 Dedicated Deployment 会运行在一个或多个推理实例上，也就是持续分配 GPU 资源并持续计费的 Instance，直到你将其缩容；默认支持 Scale-to-zero。

Baseten 价格：

• Dedicated GPU Deployment：约 4.00 美元 / 小时（A100）、6.50 美元 / 小时（H100）、9.98 美元 / 小时（B200）
• Model APIs：在可比的开放模型上，约从每百万 Token 0.10 美元起
• Pro 和 Enterprise 套餐：（自定义 SLA、BYOC / VPC Deployment）：需联系销售

从 Baseten 切换出去，有哪些好处？

离开以专属推理实例为核心的托管平台，通常不只是为了寻找一个更便宜的 GPU 小时价格。真正值得比较的，还有下面这些方面：

• 按实际使用量付费，而不是按实例运行时间付费：在 Baseten 上，只要一个推理实例处于运行状态，不管这一小时处理 10 次请求还是 10,000 次请求，你都需要为整段运行时间付费。如果为了冗余保持第二个实例常驻，那么即使实际流量只需要一个实例，也要承担两个实例持续运行的成本。选择按 Token 或按秒计费的替代方案后，对于常规推理工作负载，可以避免这类持续运行实例带来的最低固定成本。
• 如果需要前沿模型，可以减少第二家平台：Baseten 的模型目录只提供 Open-weight Model。如果你的应用还需要闭源模型，现在就得额外维护第二家平台。部分替代方案，例如 DigitalOcean，可以把前沿模型和开放模型放在同一个 Key 后面；其他平台则更专注于开放模型数量和 Fine-tuning。不管选择哪种方案，更换平台都有可能减少因为模型目录缺口而不得不维护的第二套平台关系。
• Cold Start 不需要为了“保持唤醒”长期支付冗余实例成本：Baseten 的 Dedicated Tier 默认支持 Scale-to-zero，但在缩容以后重新启动的那几分钟里，即使还没有返回第一条 Response，也仍然在计费。这也是为什么 Baseten 自己的文档建议保持两个实例处于 Warm 状态——但这样又重新引入了前面提到的冗余成本。Serverless-first 平台基本可以避开这种取舍：没有必须持续运行的实例，也就不需要为了 Warm Standby 长期支付额外成本。例如 DigitalOcean Inference Router 按 Token 计费，不需要管理常驻推理实例。
• 平台范围更贴近完整应用栈：Baseten 的产品重点是推理和训练，因此 Database、Storage 和通用 Compute 仍然需要另一家 Cloud。换到 DigitalOcean 这样的 Full-stack Platform，可以把这些能力放到同一张账单里，而不用为了模型之外的部分再维护另一家平台。
• 迁移成本主要集中在一次性切换，而不是长期维护：因为大多数 Baseten 替代方案都提供 OpenAI-compatible Endpoint，所以大部分迁移工作集中在一次性的 Integration Change。

DigitalOcean 会在 OpenAI 和 Anthropic 发布新的前沿模型后快速上线支持。可以访问卓普云官网查看我们的最新模型发布与功能更新。

如何选择 Baseten 替代方案？

不同的 Baseten 替代方案解决的问题并不一样，哪一个最适合你，取决于公司属于下面哪种情况：

• 如果你的应用同时需要闭源前沿模型和 Open-weight Model，那么 Model Catalog Fit 基本决定了一切。应该先把候选范围缩小到能够通过同一个 Key 提供两类模型的平台，再比较其他因素。
• 如果流量具有明显突发性，或者难以预测，按 Token 或按秒计费通常更能避免为 Idle Capacity 买单，而 Baseten 的成本会随着推理实例持续运行时间增加。不过，如果流量持续稳定且吞吐量很高，Dedicated GPU 的单位请求成本仍然可能更低。
• 如果 Cold Start 或为了高可用长期运行的冗余实例，是 Baseten 账单增长的主要原因，就应该重点研究各个替代方案如何处理 Scale-to-zero 和 Warm Pool，因为这类机制往往最容易产生预期之外的成本。
• 如果你所在的是受监管行业，或者客户合同要求明确的 Uptime Commitment，首先应该根据 SLA Level 和合规认证进行筛选，例如 SOC 2、ISO 27001。即使其他方面都很合适，如果合规要求过不了，也没有继续比较的意义。
• 如果迁移周期才是最大约束，应该把 OpenAI Compatibility 和 Feature Parity 放在成本或模型数量之前，包括 Streaming、Function Calling、Fine-tune Export 等。如果一次切换要花一个季度，那么纸面上最便宜的平台，实际上未必最省钱。

7 个值得关注的 Baseten 替代方案

*这里的“更适合”基于公开的第三方评价以及公共论坛中的用户经验，仅代表一种判断，并不是经过验证的事实、完整数据或对相关服务的最终结论。

Baseten 替代方案具体有哪些？

这些 Baseten 替代方案大致可以按你真正购买的能力分成几类：

• 像 DigitalOcean 这样的全栈平台，会把 Model Catalog、Router 和周边 Cloud Infrastructure 放在同一套账号和账单下。
• 专业 Serverless Inference Host 提供预先托管好的 Open Model Catalog，你可以直接 API 调用，不需要自己管理基础设施。
• Deployment Platform 与 Baseten 核心定位更接近，可以让你更深入控制模型如何运行，包括 GPU Capacity、Custom Container 和去中心化 Compute，但相应也要自己承担更多基础设施管理工作。

全栈平台

Full-stack Platform 会把模型目录、Router，以及周边的 Cloud Capability——Database、Storage、Kubernetes——放在同一个账号和账单中，而不是要求你自己把这些部分拼起来。

DigitalOcean：适合扩展推理和 Agent 工作负载的 AI-native 企业

DigitalOcean 是一个 AI-native Cloud，从一开始就按照完整技术栈来构建，而不是后来额外叠加一个推理产品。它把基础设施、核心云服务、推理引擎，以及数据和 Learning Tool 统一在同一个账号下。推理引擎可以通过一个兼容 OpenAI 的 Key 访问 70 多个开放和多模态模型，同时还能代理访问 GPT 和 Claude 等前沿模型。标准推理按照 Token 计费，而不是像 Baseten Dedicated Deployment 那样按照每个推理实例的持续运行时间收费，因此不会因为高可用而产生长期维持冗余实例的固定成本。如果团队确实需要专用的、单租户 GPU，可以使用 GPU Droplets云服务器，并按秒计费。这些 GPU Capacity 与托管数据、Kubernetes 和存储资源运行在同一个账号里，也就不需要为了访问前沿模型再额外维护一套平台关系。

DigitalOcean 主要功能：

• DigitalOcean 托管模型默认启用 Zero Data Retention，同时提供 VPC-on-serverless 和 Prompt Injection Guardrail（提示词注入护栏）。
• 推理路由器可以根据你设定的成本、延迟或任务策略，为每次请求选择模型，并在统一系统中处理 Serverless（无服务器推理）、Dedicated（专用推理） 和 Batch Inference（批量推理）。
• Postgres托管服务 + pgvector，以及支持 Nodepool Scale-to-zero 的 Kubernetes，都可以和你的推理共用同一个账号。

**DigitalOcean 价格：**

• Serverless Inference：根据模型不同，输入价格约 0.10～1.05+ 美元 / 百万 Token
• Dedicated Inference：AMD MI300X 起价 2.59 美元 / GPU-hour，具体取决于 GPU 型号
• Batch Inference：OpenAI 和 Anthropic 模型最高可优惠 50%
• GPU Droplets：根据 GPU 型号，约 0.76～11.19 美元 / 小时

把 GPU 计算资源以及周边服务整合到同一张账单，并不只是理论上的优势。DigitalOcean 的客户Traversal 就把 AI Agent 运行在 DigitalOcean Kubernetes 上，用 GPU Droplets 进行模型训练和 Fine-tuning，再通过 Serverless Inference 提供生产推理，全部都在同一个账号内完成。

Serverless 推理平台

这些 Baseten 替代方案会把开放模型托管在 Managed API 后面，和 Baseten 自己的 Model APIs 类似，但不要求你自己管理 Dedicated Replica Infrastructure。

Fireworks AI：适合需要快速运行 Open-weight Model，但不需要完整 Cloud Stack 的团队

Fireworks AI 的团队成员曾参与 Meta PyTorch 相关工作，目前通过自研 FireAttention Inference Engine 提供 400 多个 Open-source 和 Multimodal Model。它支持 Fine-tuning，包括 Multi-LoRA，也提供 Dedicated GPU Deployment，以及 Function Calling 这类 Compound AI 功能。和 Baseten 类似，Fireworks AI 主要聚焦模型层，Database、Storage 和其他应用基础设施仍然需要放在另一家平台上，而且 Model Catalog 同样只覆盖 Open-weight Model。团队通常会在需要高吞吐托管 Open Model、但又不想直接运维 GPU 时考虑 Fireworks AI，用更少的基础设施控制换取使用上的简单。不过，因为 Fireworks AI 和 Baseten 都不提供闭源前沿模型，所以在两者之间切换，并不能解决 Frontier Model 缺口，只是在两个 Open-weight-only Host 之间做选择。

Fireworks AI 主要功能：

• FireOptimizer 可以把 Early Stopping 等 Training Decision 与 Application-level KPI 关联，而不只是依赖 Proxy Metric。
• Custom Training API 允许团队自己带 Training Loop 和 Objective，用于 Post-training 工作。
• 除核心 Serverless Catalog 外，还提供 Dedicated GPU Deployment，适合已经超出 Shared Capacity 的工作负载。

Fireworks AI 价格：

• Pay-as-you-go：根据模型不同，约 0.07～0.90 美元 / 百万 Token
• Batch Job：约 50% 折扣

Together AI：适合需要大规模开放模型目录和成熟 Fine-tuning 工具的团队

Together AI 自己拥有并运行支撑 Inference、Fine-tuning 和 Training 产品的 GPU Infrastructure，模型目录覆盖 Kimi K3、DeepSeek、GLM 等模型。其价格分成 4 套独立计费产品：Serverless Token、Dedicated Endpoint、GPU 集群和 Fine-tuning。每一项都有独立 Rate Card，这种结构和 Baseten 按推理实例持续运行时间收费的模式不同，但两者都有同一个限制：模型目录仍然只覆盖 Open-weight Model。对于有大量 Fine-tuning 工作负载的团队来说，Together AI 经常会和 Baseten Training 一起被纳入选型，因为两者都支持 Multi-node Job，并且可以直接推向 Production Endpoint。

Together AI 主要功能：

• Async Batch API 单模型单个异步 Job 最多可处理 300 亿 Token，适合 Dataset Labeling、大规模 Summary 等 Offline Workload。
• 支持 LoRA、Full Fine-tuning 和 DPO Preference Tuning，包括在 100B+ Parameter Model 上进行 Multi-node Training。
• 除核心 Inference 和 Training Stack 外，还提供面向 Agent 工作负载的 Code Sandbox / Code Interpreter。

Together AI 价格：

• Serverless Token：根据模型约 0.03～4.50 美元 / 百万 Token
• Dedicated H100 Endpoint：根据 Commitment 和 Source 不同，约 3.99～6.49 美元 / 小时
• GPU Cluster：On-demand 起价约 3.49 美元 / 小时
• Fine-tuning：按照 Training Token 计费，训练完成后的 Hosting 另外收费

面向自定义和微调模型的部署平台

RunPod、Modal、Replicate 和 Spheron 与 Baseten 的核心产品竞争最直接。它们提供 Dedicated 或 Flexible GPU Infrastructure，用于运行自定义或微调模型，而不是只调用一个预建的 Model Catalog Entry。

RunPod：适合在同一个账号里完成 Training 和 Inference

RunPod 提供三个 GPU 容量层级：Community Cloud 运行在第三方容量上，价格低于 RunPod 自有的基础设施，但无 SLA 保障；Secure Cloud 由 RunPod 自主运营，提供 SLA 保障，覆盖 SOC 2 Type II、HIPAA 和 GDPR 合规；Serverless 自动扩缩容，冷启动速度足够快，可满足对延迟敏感的工作负载。训练与推理工作负载可在同一账户下运行，按秒计费常被团队拿来与 Baseten 按分钟副本计费做比较。不过，与 Baseten 的专用层级一样，Secure Cloud 上闲置的预置容量会增加你的成本。对于希望在获得 Baseten 式专用控制的同时，不被锁定在单一供应商、并能随着使用模式变化在不同层级间迁移工作负载的团队来说，RunPod 是一个常见选择。

RunPod 关键特性：

• 支持跨 Pod、Serverless 端点和 Instant Cluster 挂载的高性能网络卷，可加快模型加载速度
• 支持自定义 Docker 镜像，包括 AWS ECR 等私有仓库集成
• Instant Cluster 可预置带 InfiniBand 互连的多节点 GPU 集群，最高可扩展至 64 块 H100，以承载超出单节点的分布式训练任务

RunPod 定价：

• H100：约每小时 2.69 至 3.29 美元
• A100：约每小时 1.19 至 1.49 美元

Modal：在无服务器 GPU 上进行代码优先的模型服务

Modal 是一个代码优先的无服务器计算平台。团队用 Python 编写函数，用装饰器指定所需的 GPU 类型，Modal 则负责容器构建与调度——这与 Baseten 结构化的 Truss 打包方式截然不同。其缩容至零的模式适合突发流量。但当工作负载稳定且利用率较高时，Modal 的有效 GPU 费率往往高于专用 GPU 云。它适用于短暂且突发的工作负载——批量推理、嵌入任务和图像生成——它们启动、完成，然后消失，而非保持稳定利用率。

Modal 关键特性：

• GPU 工作负载和模型初始化可实现亚秒级冷启动
• 安全沙箱用于运行不可信代码，同时支持分布式多 GPU 微调
• 通过一个装饰器即可将任意函数转换为 HTTPS 网络端点或定时任务

Modal 定价：

• GPU 按秒计费：约每秒 0.0002 美元（T4）至每秒 0.0017 美元（B200）
• H100：约每秒 0.0011 美元，未计入区域乘数

Replicate：无需管理服务器即可运行开源和社区模型

Replicate 是一个公开与自定义开源模型的市场，通过简单的 API 即可轻松使用。它适合原型开发，适合希望快速尝试多种模型而非构建单一专用部署的团队。对于需要严格控制专用基础设施或保证规模化低延迟的团队来说，则不太适合。与 Baseten 的核心目录一样，它目前不包含前沿闭源模型。Replicate 的按次预测和按秒计费选项，意味着成本与单次运行挂钩，而非持续运行的副本，因此比 Baseten 持续计费的模式更适合突发或探索性使用。当团队因单一高流量工作负载而超出 Replicate 市场模式的能力范围时，通常会转向专用托管服务商。

Replicate 关键特性：

• 通过一个 API 提供庞大且可搜索的公开及社区自定义模型目录
• Cog 是一个开源工具，可将模型打包为标准的生产就绪容器，并部署到 Replicate 或你自己的基础设施上
• 为团队发布自有微调或自定义模型到同一市场提供了简单的部署路径

Replicate 定价：

• GPU 按秒计费：T4 约每秒 0.000225 美元起，H100 约每秒 0.001525 美元起
• 部分模型按固定单次输出价格计费

Spheron：在低成本的去中心化 GPU 网络上部署

Spheron 是一个去中心化 GPU 市场，将来自多家供应商和数据中心的容量聚合到一个账户下，提供实例的完整 root 权限，并支持自带模型部署，而非托管的沙箱环境。其按需和竞价价格通常低于中心化云 GPU 的定价，包括 Baseten 持续计费的 H100 副本费率，不过这种比较是将专用副本与市场容量进行对比，而非同样条件下的可用性比较。与托管云平台相比，去中心化基础设施在一致性和支持方面有着自身的取舍，这值得与节省的成本加以权衡。

Spheron 关键特性：

• 部署即可获得 GPU 实例的完整 root 权限——自定义驱动、操作系统配置和软件栈设置，无容器限制或沙箱约束
• 统一界面将来自多个数据中心和供应商的 GPU 容量聚合在一个账户下，无需为每个供应商签订单独合同或建立单独的计费关系
• 预留实例提供有保障的可用性，包括面向大型训练任务的自定义多 GPU 集群配置（8 到 500 块 GPU 以上）

Spheron 定价：

• 按需 H100：约每小时 2.01 至 2.64 美元
• 竞价 H100：约每小时 0.80 美元起
• A100 按需：约每小时 1.07 美元

Baseten 与 DigitalOcean

Baseten 是一个可靠的专用部署托管平台，拥有真正的单租户 GPU 基础设施、成熟的 Truss 打包框架，以及经得起审查的安全资质。但当你越过这些看下去，会发现三个差距：

• 目录覆盖：Baseten 的模型 API 和专用部署目前仅支持开放权重模型，因此同时需要前沿模型的团队就不得不维护第二家供应商关系、第二套 API 密钥和第二份账单。DigitalOcean 将同等的开源模型托管与 OpenAI 和 Anthropic 的模型放在同一个密钥之下，因此常规工作可以交给低成本的开放模型，而前沿能力则留待更困难的任务使用，无需进行二次集成。
• 计费方式：Baseten 的专用部署按每个副本的 GPU 分钟数持续计费。按照 Baseten 公布的 H100 80GB 每分钟 0.10833 美元的费率，一个始终在线的副本每月大约要花费 4680 美元，且与流量无关。如果按 Baseten 自己的建议运行两个副本以避免冷启动，每月开销将接近 9360 美元，而吞吐量并没有翻倍。DigitalOcean 推理引擎对标准工作负载采用按 token 付费，没有最低副本数需要管理。对于确实需要专用单租户控制的团队，它也提供 GPU Droplets 作为补充。
• 周边云服务：Baseten 是推理和训练基础设施；团队仍需要单独的云来承载数据库、存储和通用计算。DigitalOcean 将推理、推理路由器、托管数据库、存储和 Kubernetes 打包在同一份账单中。

若团队的全部需求就是为一个自定义模型提供专用单租户部署，那么 Baseten 或许就够了。而当团队的工作负载已经成长为一个完整的应用，既需要前沿模型，又希望减少自行运维和结算的基础设施时，这个比较就显得尤为重要。

从 Baseten 迁移到 DigitalOcean

从 Baseten 迁出，与其说是一次对等的推理替换，不如说是迁移到一个全栈平台，在推理之外还提供 GPU 计算、托管数据库与 pgvector，以及 Kubernetes。

一条切实可行的迁移路径大致如下：

1. 评估当前的配置与支出。 记录每个 Deployment 运行了多少实例，你当前的每 GPU 小时费率，以及所有正在进行的微调任务，这样你就能将完整账单（而非仅看表面的小时费率）与 DigitalOcean 的功能目录和定价对应起来。
2. 在DigitalOcean的推理引擎上匹配模型。 确认每个生产环境中的开放模型都能在模型库中原生找到，并注意前沿模型——目前 Baseten 尚不提供——可通过同一密钥以代理方式访问。如果你运行的是自定义或微调模型，且不在原生目录中，DigitalOcean 的 BYOM（自带模型）选项支持从 Hugging Face 导入你自己的权重进行专用推理，适用于受支持的架构。
3. 为新的服务层重新打包 Truss 部署，如果应用逻辑并不依赖 Baseten Delivery Network 这类 Truss-specific Tooling，也可以直接把现有 OpenAI-compatible Code 指向新的 Endpoint。
4. 按工作负载决定使用无服务器推理还是专用推理部署。 不需要单租户隔离的标准推理，采用按 token 付费的无服务器模式通常比持续计费的副本成本更低。而真正需要专用单租户 GPU 的工作负载，可以迁移至 GPU Droplets。
5. 整合周边的数据层。 如果检索增强生成（RAG）目前依赖于你在 Baseten 旁边搭建的独立向量存储，将其迁移到带 pgvector 的托管 Postgres 可以消除跨云跳转及其出口流量费用。

在切换之前，请确认零数据保留和基于 VPC 的无服务器设置符合你的合规要求，并从 Baseten 重新导出所有正在运行的微调任务，因为微调权重和托管是与基础模型目录分开计费和管理。

如果对于迁移部署存在疑问，也可以咨询DigitalOcean中国区战略合作伙伴卓普云（aidroplet.com）的技术支持团队。

Baseten 替代方案常见问题

谁是 Baseten 的竞争对手？

与 Baseten 最接近的竞品包括：Modal，一个代码优先的 GPU 平台；Replicate，一个社区模型市场；RunPod 和 Spheron，均注重 GPU 费率的部署平台；以及 Fireworks AI 和 Together AI，托管开放模型 API 的供应商。DigitalOcean 则属于另一类别——一个完整的 AI 原生云，而非仅提供推理服务的平台。

Baseten 在规模化之后的实际成本有多高？

专用部署按每个副本的 GPU 分钟数持续计费，因此成本随运行时间而非使用量而变化。DigitalOcean 按 token 付费的定价模式，为标准推理消除了这种始终在线的费用底线，同时对确实需要单租户控制的负载提供专用 GPU Droplets。

DigitalOcean 是否支持与 Baseten 相同的开放权重模型？

支持。DigitalOcean 推理引擎原生托管超过 70 个开放及多模态模型，覆盖了 Baseten 所服务的大部分开放权重模型。它还在同一密钥下提供对 OpenAI 和 Anthropic 前沿模型的代理访问，这是 Baseten 目录目前尚未涵盖的。而对于原生目录之外的模型，DigitalOcean 的 BYOM 选项支持从 Hugging Face 导入你自己的权重进行专用推理，适用于受支持的架构。

DigitalOcean：推理、前沿模型及周边一切，都在一个平台上

无需为模型周边的数据库、存储或编排去拼凑不同的供应商。DigitalOcean——AI 原生云——将托管推理、前沿模型以及周边云服务整合到一张账单上：

• 标准推理采用按 token 付费，无需为冗余或可用性而管理持续运行的副本底线。
• 前沿模型与开放权重模型使用同一密钥，常规任务与复杂任务可以共享一套集成。
• 托管数据库与向量搜索内置于同一套技术栈中，为 RAG 和智能体记忆提供检索与上下文管理。
• 专用的单租户 GPU Droplets 仍然可用，以承载真正需要 Baseten 式专用控制的工作负载，并按秒计费，而非按持续运行的副本计费。

从单一用途的专用部署托管平台迁移过来，通常并不需要重构。大多数迁移始于将现有兼容 OpenAI 的代码指向新端点，然后再根据具体情况决定还有哪些部分值得整合。

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