解读

面试官想验证三件事：

1. 是否掌握国内可商用的多模态大模型计价口径；
2. 能否把“token”换算成人民币现金成本并做横向对比；
3. 能否把技术参数（图像分辨率、patch size、采样帧率）映射到最终账单，体现 LLMOps 的“成本第一性”思维。
   注意：BLIP-2 开源权重、无官方 API，Qwen-VL 已上线阿里云 DashScope 按量计费，GPT-4V 需通过 Azure 中国或海外 OpenAI 结算，三者计价维度完全不同，必须分场景讨论。

知识点

1. token 定义差异

   • BLIP-2：开源模型，token 只影响本地 GPU 显存占用，无官方货币化口径；若自部署，成本=GPU 时租×显存占用系数。
   • Qwen-VL：DashScope 统一把 1 张 448×448 图片折算为 256 个 vision token，文本 token 按 BPE 计数；计价粒度 0.006 元/1k token。
   • GPT-4V：OpenAI 把高分辨率图按“short edge 512 px 切块”，每块 170 token，输入文本 0.03 美元/1k token，输入图像 0.03 美元/1k token（同价）；Azure 中国不含税价约 0.22 元/1k token（汇率+6% VAT）。

2. 1M 次调用成本估算前提

   • 每次调用 1 张 896×896 图 + 80 字中文 prompt（≈120 文本 token）。
   • Qwen-VL：图片被缩放至 448×448，vision token=256，总 token=376；单次 0.002256 元；1M 次 2.26 万元。
   • GPT-4V：896 px 短边需 2×2 切块，vision token=680，总 token=800；单次 0.176 元；1M 次 17.6 万元。
   • BLIP-2：以 A100 80G 为例，单卡最大 batch=32，单张图显存占用 2.3 GB；ucloud 国内 A100 时租 28 元；1M 次≈31250 卡时，总成本 87.5 万元（不含运维、电、人）。

3. 隐性成本

   • 输出 token 也要计费，上面只算了输入；若平均回包 150 token，Qwen-VL 额外 +0.0009 元/次，GPT-4V 额外 +0.0066 元/次，分别再涨 40 % 与 4 %。
   • 网络回源流量、图片存储、合规审核 API 在国内场景常被忽略，但可占总额 5 %–8 %。

答案

“在国内生产环境完成 1M 次多模态调用，Qwen-VL 现金支出最低约 2.3 万元，GPT-4V 高达 17–18 万元，而自部署 BLIP-2 仅 GPU 租金就需 87 万元以上，还不算运维与弹性扩缩。若业务对实时性要求 <300 ms 且日活峰谷差 10 倍，用云托管 Qwen-VL 的边际成本几乎线性，而自部署 BLIP-2 的固定成本占比过高，从 LLMOps 角度不建议。”

拓展思考

1. 成本优化路径

   • 对 Qwen-VL 可开启图像压缩预处理器，把 448×448 降至 224×224，vision token 直降 75 %，1M 次总成本跌破 1 万元。
   • 对 GPT-4V 可改用低分辨率模式（256×256），单图 token 数减半，但需评估业务指标下降是否在 3 % 容忍度内。

2. 混合部署策略

   • 用Qwen-VL 做初筛（成本低），置信度 <0.8 的 case 再路由到 GPT-4V，可在精度损失 <1 % 的前提下把整体账单砍 60 %。

3. 国产化合规

   • 若客户为金融、政务，数据不出境是硬要求，此时 GPT-4V 不可选；BLIP-2 虽能私有化，但需通过网信办大模型双新评估，算法备案+安全自评报告至少 3 个月，隐性合规成本可能高于云 API 现金成本，必须提前算入 TCO。