A implantação de computação dedicada oferece dois planos: Dedicated Throughput Unit (DTU) e Model Unit (MU), fornecendo recursos dedicados de GPU para modelos especificados. O DTU destina-se a modelos recém-lançados (cobrado por TPM de entrada/saída x duração); o MU é usado para modelos existentes (cobrado por quantidade de unidades de modelo x duração). Este documento apresenta os recursos, cobrança, fluxo de uso e modelos suportados de ambos os planos.
Visão geral
A implantação de computação dedicada fornece recursos de GPU dedicados e garantias de desempenho para modelos especificados, suportando a implantação de modelos base e personalizados. O Bailian oferece dois planos de computação dedicada:
- DTU (Dedicated Throughput Unit): Vendido por TPM de Entrada/Saída, fornecendo garantias de taxa de transferência mais diretas. Serviço de inferência totalmente gerenciado com recursos de GPU subjacentes dedicados mantidos pela plataforma.
- Model Unit (MU): Configura o poder de computação por duração de uso e contagem de unidades de modelo, com recursos dedicados. Suporta métricas de desempenho personalizadas e modo de desagregação PD. A granularidade de cobrança é contagem de unidades de modelo x duração.
DTU e MU são diferenciados pela aplicabilidade do modelo: modelos recém-lançados usam DTU (medido por TPM de entrada/saída), enquanto modelos existentes continuam a usar MU (medido por contagem de unidades de modelo). Ambos fornecem computação dedicada, isolamento de recursos e implantação de modelos com ajuste fino. Para novas implantações, escolha DTU se o modelo for compatível.
Recursos compartilhados de ambos os planos:
- Recursos de GPU dedicados; o ambiente de inferência é fisicamente isolado de outros usuários.
- Suporta modelos base e modelos personalizados (modelos com ajuste fino do Bailian ou modelos carregados pelo usuário).
- A plataforma mantém as operações subjacentes, não havendo necessidade de gerenciar GPUs.
- Sem limites proativos de RPM/TPM; o tráfego é limitado pela capacidade real.
Para o fluxo de trabalho geral de implantação de modelos, consulte a Visão geral de Implantação Dedicada e a Taxa de Transferência Provisionada.
Seleção de solução
O Bailian oferece vários planos de capacidade e cobrança para chamadas de inferência. O DTU é adequado para cenários que exigem implantação dedicada, implantação de modelos com ajuste fino, baixa latência com alta simultaneidade ou isolamento de dados. Os planos são comparados na tabela abaixo.
Para uma comparação completa de todos os métodos de cobrança, incluindo Token pay-as-you-go e PTU, consulte a tabela principal da Visão geral de Implantação Dedicada.
Dimensão de comparação | DTU | PTU | Token Pago conforme o uso | PAI/Lingjun |
|---|---|---|---|---|
Recurso | Computação dedicada + modelos ajustados | Garantia de taxa de transferência + baixa latência | Elástico e sem limite mínimo | Runtime personalizado |
Isolamento de recursos | Isolamento físico | Isolamento lógico | Pool compartilhado | Isolamento físico |
Modelos ajustados | Parâmetro completo + LoRA | Não suportado | LoRA | Suportado |
Framework personalizado | Não suportado | Não suportado | Não suportado | Suportado |
Modo de cobrança | Cota de TPM × duração | Cota de TPM × duração | Uso de tokens | GPU × duração |
Regras de cobrança
Cobrança DTU
O DTU é cobrado separadamente por TPM de entrada e TPM de saída, usando um modelo pré-pago (mensal). Cada modelo possui TPM de entrada/saída base fixo (veja a tabela abaixo), e você deve comprar em múltiplos inteiros do TPM base. Compre pelo menos 1× o TPM base tanto para entrada quanto para saída; para produção, recomenda-se 2× ou acima para cada.
As taxas são calculadas pelo backend com base no modelo, TPM de entrada/saída, região do serviço e duração da compra. Os preços unitários de entrada/saída e o preço mensal de cada modelo são mostrados na tabela abaixo. Os preços unitários são cobrados por kTPM·mês, e o preço mensal é o total para 1× TPM base tanto de entrada quanto de saída. Os preços de modelos ajustados são os mesmos do modelo base correspondente, sujeitos à exibição real no console.
Cobrança MU
Cost = Usage duration (hours) × Number of Model Units × Model Unit unit price
O "Preço unitário da Model Unit" utiliza a coluna "Preço unitário horário" na tabela abaixo para cenários pós-pagos; para cobrança pré-paga de assinatura mensal, a fórmula torna-se Número de assinaturas mensais × Número de Model Units × Preço unitário mensal.
- Para o primeiro mês de uma compra pré-paga, se você cancelar a assinatura antecipadamente dentro do primeiro mês, o preço unitário diário (≈ Preço unitário mensal / 30) será cobrado a 1.2 vezes a taxa (menos de um dia é cobrado como um dia)
ObservaçãoOs recursos de computação para o método pós-pago de Model Unit são atendidos por ordem de chegada. Se a compra falhar, um reembolso integral será emitido.
Modelos suportados e preços
Preços e benchmarks de desempenho DTU
Singapore
Modelo | Entrada base (TPM) | Saída base (TPM) | Preço unitário de entrada (USD/kTPM·mês) | Preço unitário de saída (USD/kTPM·mês) | Preço mensal (USD) |
|---|---|---|---|---|---|
qwen3.7-plus-2026-05-26 | 1,192,000 | 148,000 | 37 | 295 | 87,764 |
1,372,000 | 170,000 | 32 | 257 | 87,594 | |
660,000 | 124,000 | 66 | 352 | 87,208 | |
704,000 | 132,000 | 62 | 331 | 87,340 |
Os dados de referência de desempenho para cada modelo sob carga de trabalho padrão são mostrados na tabela abaixo, sujeitos à exibição real no console.
Os seguintes dados de referência de desempenho foram medidos com uma taxa de acerto de cache de 0%. No uso real, à medida que a taxa de acerto de cache aumenta, o desempenho do modelo melhora proporcionalmente.
Modelo | Comprimento de entrada | Comprimento de saída | Taxa de acerto de cache | Latência do primeiro token (ms) | Latência por token (ms) |
|---|---|---|---|---|---|
qwen3.7-plus-2026-05-26 | 16,000 | 2,000 | 0 | 888 | 10 |
16,000 | 2,000 | 0 | 2,418 | 15 | |
2,600 | 500 | 0 | 819 | 14 | |
2,600 | 500 | 0 | 970 | 13 |
Entre estes, qwen3.8-27b atualmente requer acesso via lista de permissões, enquanto os outros modelos estão no site oficial de Singapore.
Preços MU
Singapore
Geração de Texto
Modelo | Entrada base (TPM) | Saída base (TPM) | Preço unitário de entrada (USD/kTPM·Mês) | Preço unitário de saída (USD/kTPM·Mês) | Preço total mensal (USD) |
|---|---|---|---|---|---|
qwen3.7-plus-2026-05-26 | 1,192,000 | 148,000 | 37 | 295 | 87,764 |
1,372,000 | 170,000 | 32 | 257 | 87,594 | |
660,000 | 124,000 | 66 | 352 | 87,208 | |
704,000 | 132,000 | 62 | 331 | 87,340 |
Multimodal
Modelo | Comprimento de entrada | Comprimento de saída | Taxa de acerto de cache | Latência do primeiro token (ms) | Latência por token (ms) |
|---|---|---|---|---|---|
qwen3.7-plus-2026-05-26 | 16,000 | 2,000 | 0 | 888 | 10 |
16,000 | 2,000 | 0 | 2,418 | 15 | |
2,600 | 500 | 0 | 819 | 14 | |
2,600 | 500 | 0 | 970 | 13 |
Tipo de modelo:
- Instruct - Após a implantação do modelo, a inferência é executada em modo non-thinking.
China (Pequim)
Geração de texto
Qwen
Nome do modelo | Código do modelo | Especificação da unidade de modelo | Preço unitário horário (USD) Cobrança mínima: Minuto | Preço unitário mensal (USD) Cobrança mínima: Dia |
|---|---|---|---|---|
Qwen3.8-27B | qwen3.8-27b | MU9 x 4 | USD28.056 | USD13,532.096 |
Qwen3.7-Plus-2026-05-26 | qwen3.7-plus-2026-05-26 | MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 |
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
Qwen3.6-35B-A3B | qwen3.6-35b-a3b | MU1 x 8 | USD59.408 | USD28,734.256 |
MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 | ||
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
MU8 x 1 | USD6.464 | USD3,080.477 | ||
MU9 x 1 | USD7.014 | USD3,383.024 | ||
Qwen3.6-27B | qwen3.6-27b | MU9 x 1 | USD7.014 | USD3,383.024 |
Qwen3.6-Flash-2026-04-16 | qwen3.6-flash-2026-04-16 | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
Qwen3.6-Plus-2026-04-02 | qwen3.6-plus-2026-04-02 | MU1 x 8 MU1 x 16(Modo de desagregação PD) | USD59.408 Modo de desagregação PD: USD118.816 | USD28,734.256 Modo de desagregação PD: USD57,468.512 |
MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 | ||
Qwen3.5-397B-A17B | qwen3.5-397b-a17b | MU3 x 8 MU3 x 16(Modo de desagregação PD) | USD150.72 Modo de desagregação PD: USD301.44 | USD72,577.152 Modo de desagregação PD: USD145,154.304 |
MU6 x 16 | USD55.008 | USD26,599.92 | ||
Qwen3.5-122B-A10B | qwen3.5-122b-a10b | MU1 x 4 | USD29.704 | USD14,367.128 |
MU6 x 16 | USD55.008 | USD26,599.92 | ||
Qwen3.5-35B-A3B | qwen3.5-35b-a3b | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 | ||
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
MU9 x 1 | USD7.014 | USD3,383.024 | ||
Qwen3.5-27B | qwen3.5-27b | MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 |
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
MU8 x 1 | USD6.464 | USD3,080.477 | ||
MU9 x 1 | USD7.014 | USD3,383.024 | ||
Qwen3.5-9B | qwen3.5-9b | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 | ||
Qwen3.5-Flash-2026-02-23 | qwen3.5-flash-2026-02-23 | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
Qwen3.5-Plus-2026-02-15 | qwen3.5-plus-2026-02-15 | MU1 x 8 MU1 x 16(Modo de desagregação PD) | USD59.408 Modo de desagregação PD: USD118.816 | USD28,734.256 Modo de desagregação PD: USD57,468.512 |
MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 | ||
MU3 x 8 MU3 x 16(Modo de desagregação PD) | USD150.72 Modo de desagregação PD: USD301.44 | USD72,577.152 Modo de desagregação PD: USD145,154.304 | ||
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 | qwen3-235b-a22b-instruct-2507 | MU1 x 4 | USD29.704 | USD14,367.128 |
MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 | ||
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
Qwen3-32B | qwen3-32b | MU6 x 16 | USD55.008 | USD26,599.92 |
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | qwen3-30b-a3b-thinking-2507 | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
Qwen3-4B | qwen3-4b | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 | ||
Qwen3-Embedding-0.6B | qwen3-embedding-0.6b | MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 |
MU6 x 1 | USD3.438 | USD1,662.495 | ||
Qwen3-MoE-Rerank-0.6B | qwen3-moe-rerank-0.6b | MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 |
Qwen3-Rerank-0.6B | qwen3-rerank-0.6b | MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 |
MU6 x 1 | USD3.438 | USD1,662.495 | ||
Qwen3-Max-2025-09-23 | qwen3-max-2025-09-23 | MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 |
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
Qwen3-Rerank | qwen3-rerank | MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 |
Qwen2.5-Open Fonte-72B | qwen2.5-72b-instruct | MU1 x 8 | USD59.408 | USD28,734.256 |
Qwen2.5-Open Fonte-14B | qwen2.5-14b-instruct | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
Qwen2.5-Open Fonte-7B | qwen2.5-7b-instruct | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 | ||
Qwen-Plus-2025-07-28 | qwen-plus-2025-07-28 | MU1 x 4 MU1 x 16(Modo de desagregação PD) | USD29.704 Modo de desagregação PD: USD118.816 | USD14,367.128 Modo de desagregação PD: USD57,468.512 |
Qwen-Plus-2025-12-01 | qwen-plus-2025-12-01 | MU1 x 4 | USD29.704 | USD14,367.128 |
Qwen-Plus-Character-2025-11-06 | qwen-plus-character-2025-11-06 | MU1 x 4 | USD29.704 | USD14,367.128 |
GLM
Nome do modelo | Código do modelo | Especificação da unidade de modelo | Preço unitário horário (USD) Cobrança mínima: Minuto | Preço unitário mensal (USD) Cobrança mínima: Dia |
|---|---|---|---|---|
GLM-5.1 | glm-5.1 | MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 |
MU3 x 16(Modo de desagregação PD) | Modo de desagregação PD: USD301.44 | Modo de desagregação PD: USD145,154.304 | ||
MU6 x 16 | USD55.008 | USD26,599.92 | ||
GLM-5 | glm-5 | MU3 x 16(Modo de desagregação PD) | Modo de desagregação PD: USD301.44 | Modo de desagregação PD: USD145,154.304 |
GLM-4.7 | glm-4.7 | MU6 x 32(Modo de desagregação PD) | Modo de desagregação PD: USD110.016 | Modo de desagregação PD: USD53,199.84 |
DeepSeek
Nome do modelo | Código do modelo | Especificação da unidade de modelo | Preço unitário horário (USD) Cobrança mínima: Minuto | Preço unitário mensal (USD) Cobrança mínima: Dia |
|---|---|---|---|---|
DeepSeek-v4-Flash | deepseek-v4-flash | MU1 x 8 | USD59.408 | USD28,734.256 |
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
DeepSeek-v3.2 | deepseek-v3.2 | MU2 x 16(Modo de desagregação PD) | Modo de desagregação PD: USD138.624 | Modo de desagregação PD: USD66,089.44 |
Outros modelos
Nome do modelo | Código do modelo | Especificação da unidade de modelo | Preço unitário horário (USD) Cobrança mínima: Minuto | Preço unitário mensal (USD) Cobrança mínima: Dia |
|---|---|---|---|---|
Kimi-K2.5 | kimi-k2.5 | MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 |
Multimodal
Qwen VL
Nome do modelo | Código do modelo | Especificação da unidade de modelo | Preço unitário horário (USD) Cobrança mínima: Minuto | Preço unitário mensal (USD) Cobrança mínima: Dia |
|---|---|---|---|---|
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking | qwen3-vl-235b-a22b-thinking | MU1 x 8 | USD59.408 | USD28,734.256 |
MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 | ||
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
Qwen3-VL-32B-Instruct | qwen3-vl-32b-instruct | MU2 x 8 | USD69.312 | USD33,044.72 |
MU3 x 8 | USD150.72 | USD72,577.152 | ||
Qwen3-VL-8B-Instruct | qwen3-vl-8b-instruct | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 | ||
Qwen3-VL-4B-Instruct | qwen3-vl-4b-instruct | MU1 x 2 | USD14.852 | USD7,183.564 |
Qwen3-VL-2B-Instruct | qwen3-vl-2b-instruct | MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 |
Qwen3-VL-Embedding-2B | qwen3-vl-embedding-2b | MU5 x 1 | USD2.888 | USD1,394.329 |
Qwen3-VL-Flash-2025-10-15 | qwen3-vl-flash-2025-10-15 | MU1 x 4 | USD29.704 | USD14,367.128 |
Qwen3-VL-Plus-2025-09-23 | qwen3-vl-plus-2025-09-23 | MU1 x 4 | USD29.704 | USD14,367.128 |
Qwen VL-Max-2025-08-13 | qwen-vl-max-2025-08-13 | MU6 x 4 | USD13.752 | USD6,649.98 |
Qwen Omni
Nome do modelo | Código do modelo | Especificação da unidade de modelo | Preço unitário horário (USD) Cobrança mínima: Minuto | Preço unitário mensal (USD) Cobrança mínima: Dia |
|---|---|---|---|---|
Qwen3.5-Omni-Flash | qwen3.5-omni-flash | MU8 x 1 | USD6.464 | USD3,080.477 |
MU9 x 1 | USD7.014 | USD3,383.024 |
Tipo de modelo:
- Instruct - O modelo realiza inferência em modo non-thinking após a implantação.
- Thinking - O modelo realiza inferência no modo thinking após a implantação.
Criação de implantação
Criação de implantação DTU
Antes de usar o DTU, ative o recurso DTU no console e solicite uma cota de recursos. Uma vez ativado, selecione o modelo alvo na página de Dedicated Deployment do console Bailian e escolha DTU como método de cobrança para criar uma implantação.
AvisoA implantação DTU atualmente não suporta criação e gerenciamento via API. Conclua a ativação, criação, dimensionamento e renovação no console Bailian.
Para o fluxo de trabalho básico de implantação geral de modelos, consulte a Visão geral de Dedicated Deployment.
Os campos do formulário para criar uma implantação são mostrados na tabela abaixo.
Parâmetro | Descrição | Obrigatório | Descrição do valor |
|---|---|---|---|
Service Name | Nome do serviço de implantação | Sim | Personalizado |
Model | Modelo alvo para implantação | Sim | Seleção suspensa |
Deployment Template | Arquitetura de implantação | Não | Seleção suspensa, padrão para o primeiro |
Payment Type | Método de cobrança | Sim | Pré-pago (mensal) |
Input Throughput Quota | Capacidade de TPM de entrada adquirida | Sim | Múltiplo inteiro do TPM de entrada base (kTPM) |
Output Throughput Quota | Capacidade de TPM de saída adquirida | Sim | Múltiplo inteiro do TPM de saída base (kTPM) |
Purchase Duration | Período de compra | Sim | 1-12 (inteiro, meses) |
Auto Renewal | Renovação automática ao expirar | Não | Ligado/Desligado |
Single Renewal Duration | Necessário quando a renovação automática está ativada | Sim | 1-12 (inteiro, meses) |
Configuração de implantação MU
Model Unit
Item de configuração | Detalhes da configuração |
|---|---|
Nome do serviço | Um nome personalizado para o serviço de implantação. |
Modelo | Selecione o modelo a ser implantado, incluindo modelos predefinidos da plataforma e modelos ajustados finamente. |
Tipo de unidade de modelo | Selecione a especificação de implantação. Diferentes especificações correspondem a diferentes poderes de computação e desempenho. |
Contagem de réplicas | Defina o número inicial de réplicas de implantação, o que afeta a capacidade de processamento simultâneo do serviço. |
Modelo de implantação | Selecione um modelo de implantação (por exemplo, "single-node deployment"). Modelos diferentes correspondem a esquemas de configuração de recursos diferentes. Disponível apenas no modo de cobrança por unidade de modelo. |
Modo de inferência do modelo | Para alguns modelos, quando implantados no modo Model Unit, você pode configurar o modo de inferência, contexto máximo e muito mais.
|
Contexto máximo | O modo de implantação Model Unit de alguns modelos suporta esta configuração. O comprimento máximo do contexto depende do tipo de modelo. |
Limitação de serviço | O modo de implantação Model Unit de alguns modelos suporta esta configuração, que pode limitar o RPM e o TPM das chamadas de modelo. |
Planejamento de capacidade
O DTU é vendido por TPM de entrada/saída; o TPM adquirido define o máximo de tokens processáveis por minuto. O planejamento de capacidade visa derivar o múltiplo de compra a partir da demanda de pico de tokens do seu negócio e, em seguida, verificar através de testes de carga se a simultaneidade e a latência realmente sustentáveis atendem aos requisitos. As referências de TPM de entrada/saída base e desempenho sob carga de trabalho padrão para cada modelo estão nas tabelas acima.
Use uma ferramenta de teste de carga como evalscope para testar seu cenário real de negócios (comprimento de entrada/saída, simultaneidade, requisitos de latência) e, em seguida, determine o múltiplo de compra com base na tabela de preços.
Método de planejamento de capacidade
- Analise as métricas de pico de negócios: comprimento típico de tokens de entrada/saída da solicitação, simultaneidade alvo e requisitos para latência do primeiro token (TTFT) e latência de geração por token (TPOT).
- Estime a demanda de pico de taxa de transferência: pico de TPM de entrada ≈ simultaneidade × comprimento de entrada por solicitação ÷ tempo de processamento por solicitação (minutos); pico de TPM de saída ≈ simultaneidade × comprimento de saída por solicitação ÷ tempo de geração por solicitação (minutos).
- Calcule o múltiplo de compra: múltiplo de entrada = ⌈pico de TPM de entrada ÷ TPM de entrada base⌉, múltiplo de saída = ⌈pico de TPM de saída ÷ TPM de saída base⌉. O DTU exige que entrada e saída escalem juntos, portanto, considere o maior dos dois como o múltiplo final.
- Verifique com testes de carga: após adquirir o múltiplo calculado, teste novamente com evalscope sob a carga de trabalho alvo para confirmar se a taxa de transferência e a latência reais atendem aos requisitos de negócios. Se a latência for alta, aumente a simultaneidade dentro da margem de TPM para melhorar a taxa de transferência efetiva.
Se os requisitos de latência não forem rigorosos, você pode aumentar a simultaneidade — dentro do limite de TPM adquirido — para aumentar a taxa de transferência real.
Exemplo de estimativa de negócios:
Para um modelo com entrada base de 656K TPM e saída base de 82K TPM: a análise de pico de negócios mostra pico de entrada ~1,300K TPM e pico de saída ~160K TPM. Múltiplos de computação: entrada ⌈1300÷656⌉=2, saída ⌈160÷82⌉=2; adote o maior (2×), comprando entrada 1,312K TPM (656K×2) + saída 164K TPM (82K×2). Em seguida, execute testes de carga com evalscope na carga de trabalho de pico para confirmar que a latência é aceitável. Se o volume de negócios dobrar (pico de entrada ~2,600K, saída ~320K), os múltiplos tornam-se entrada ⌈2600÷656⌉=4, saída ⌈320÷82⌉=4; compre 4×: entrada 2,624K TPM (656K×4) + saída 328K TPM (82K×4) e teste novamente.
Fórmula de estimativa:
Purchase multiple = max(⌈peak input TPM ÷ baseline input TPM⌉, ⌈peak output TPM ÷ baseline output TPM⌉)
Dimensionamento e renovação/cancelamento
Escalonamento e renovação/cancelamento DTU
A lista de implantações mostra as cotas de TPM de entrada/saída adquiridas; a página de detalhes mostra os detalhes da capacidade de TPM.
Escalonamento: Clique em "Scale" na lista de implantações para modificar a capacidade de TPM de entrada/saída. O aumento mostra o valor adicional devido; a redução mostra o reembolso estimado. A entrada e a saída devem ser aumentadas ou diminuídas juntas; não é possível aumentar uma enquanto a outra diminui. Apenas implantações em execução podem ser operadas.
Renovação: Implantações mensais pré-pagas podem ser renovadas após o vencimento. O botão de renovação na página de detalhes inicia o fluxo de renovação, suportando uma opção de renovação automática e uma única duração de renovação.
Cancelamento: Pedidos mensais pré-pagos suportam término antecipado; a parte utilizada é liquidada com um coeficiente de 1.2x para reembolso. Para detalhes, consulte Regras de reembolso para downgrades de configuração. O cancelamento é irreversível; após o cancelamento, os recursos dedicados são liberados e o serviço é interrompido.
Escalonamento e renovação MU
- Unidade de Modelo (cobrada por duração): Clique no botão Scaling para ajustar manualmente o número de instâncias (réplicas) em autosserviço. Você também pode configurar uma política de escalonamento automático (incluindo limites de escalonamento, contagem mínima/máxima de réplicas, escalonamento agendado, etc.) através do botão de configuração de escalonamento na coluna de operações.
- Renovação: Serviços mensais pré-pagos podem ser renovados para estender o período de serviço; a renovação automática é suportada.
- Cancelamento: O término antecipado dentro do primeiro mês de uma compra pré-paga é cobrado a 1.2x o preço unitário diário; para detalhes, consulte Regras de reembolso para downgrades de configuração.
FAQ
Qual é a diferença entre a implantação DTU e a cobrança pay-as-you-go por Token?O Token pay-as-you-go cobra pelo uso de tokens em um pool de recursos compartilhados; o DTU usa recursos de GPU dedicados e cobra por TPM de entrada/saída, adequado para cenários que exigem taxa de transferência estável e implantação dedicada.
Quais métodos de cobrança a implantação DTU suporta?Apenas a cobrança pré-paga (mensal) é suportada.
Como visualizo o uso do TPM adquirido?Você pode visualizar as cotas de TPM de entrada/saída adquiridas na lista de implantações e na página de detalhes de Dedicated Deployment no console Bailian. Consulte a Visão geral de Dedicated Deployment.