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A100 实测 vLLM max_num_seqs 调优降本 68%
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先了解这件事
AI 综述
2026 年 10 月 1 日，一篇 DEV 作者专属报道称，作者租用 A100 不到一小时，实测 vLLM 的 max_num_seqs 参数对每 token 成本的影响。测试条件为 Qwen2.5-0.5B 模型、8 个并发请求、实例价格 $1.39/hr。结果显示，将 max_num_seqs 从 1 调整为 8 后，每百万输出 token 成本从约 $0.746 降至约 $0.237，降幅约 68%。报道未提及此前是否有相关测试或不同结论，目前该实测为该事件唯一披露的信息，尚无后续报道补充或修正。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月1日 11:01
实测显示 max_num_seqs 从 1 调到 8，每百万输出 token 成本降约 68%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- Google AI：DEV 作者专属租 A100 实测一个 vLLM 参数：max_num_seqs 从 1 调到 8 让每 token 成本降约 68%
作者租用 A100 不到一小时，测试 vLLM 的 max_num_seqs 参数对每 token 成本的影响。在 Qwen2.5-0.5B、8 个并发请求、$1.39/hr 条件下，max_num_seqs 从 1 改为 8 后，每百万输出 token 成本从约 $0.746 降到约 $0.237，便宜约 68%。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（10月1日 12:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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