DeepSeek V4 Pro 1.6T · 每美元性能
DeepSeek V4 Pro 1.6T — B300 vs H200 每美元性能
B300（NVIDIA Blackwell）与 H200（NVIDIA Hopper）在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 70 tok/s/user 运行时，B300 每百万 token 成本为 $0.26；H200 在此目标点没有基准测试数据。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 137 tok/s/user 运行时，B300 每百万 token 成本为 $0.57。H200 尚未在此工作点进行基准测试。
仅 B300 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 203 tok/s/user 运行时有成本数据——每百万 token $1.55。H200 在此目标点尚未测试。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
GPU 定价（所属云服务商）： B300 $2.34/GPU/hr · H200 $1.41/GPU/hr. 来源： SemiAnalysis Market August 2025 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | B300:$0.262H200:— | B300:$0.572H200:— | B300:$1.549H200:— |
| Concurrency | B300:~27H200:— | B300:~4H200:— | B300:~1H200:— |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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