适用于应用程序、代理和 RAG 的最佳 AI 托管平台

最佳的AI托管平台取决于应用程序需要运行的内容。 DigitalOcean Vercel 是我们面向需要托管代理和检索增强生成 (RAG) 的团队的首选一体化解决方案。Vercel 与使用 Next.js 构建的 AI 产品最为契合。 Cloudflare Railway 适用于全球分布式 AI 功能，对于调用外部模型的传统应用程序后端来说很有意义，而 Modal 则为 Python 团队提供了对自定义模型的更多控制权。 GPU 工作量。

这些是基于研究的编辑评估。 HostScore 我们尚未对这五个平台进行人工智能基准测试，因此供应商的声明并未作为我们的测试结果。我们审查了当前的文档、限制、定价、安全信息和部署权衡，并应用了我们从托管测试中汲取的经验教训。

最佳人工智能托管平台有哪些？

对于大多数团队来说，AI托管不仅仅是一个带有……的服务器 GPU它包括应用程序运行时、数据库、向量存储、队列、模型访问、扩展和安全控制的某些组合。

主机服务商	最适合	模型方法	应用和数据栈	主要限制
DigitalOcean	管理人工智能应用、代理和 RAG	无服务器和专用推理选项	代理、知识库、功能、防护措施、评估和传统云服务	ADK 和专用推理仍处于公开预览阶段
威赛尔	Next.js AI 产品	将请求路由到外部模型提供商	功能、前端交付、AI SDK 生态系统和 AI 网关	并非设计为通用原材料 GPU 主持人
Cloudflare	边缘人工智能功能	基于无服务器架构的精选模型 GPUs	工人、AI 网关、矢量化和全球边缘交付	精心策划的目录和特定型号的限制会降低底层控制能力。
铁路	容器化人工智能SaaS后端	通常外部模型 APIs	应用服务、数据库、缓存、私有网络和工作进程	铁路不提供 GPU 实例
语气	Python原生AI应用	在无服务器 CPU 上进行自定义推理和 GPUs	Python 函数、Web 端点、作业、容器和自动扩展	比完全托管的代理平台需要更多的工程工作

1. DigitalOcean

DigitalOcean 它融合了云计算、托管数据服务、功能和人工智能基础设施。其推理和代理平台增加了模型访问、代理、知识库、安全防护和评估功能。

为什么我们推荐 DigitalOcean?

在我们看来， DigitalOcean 是最佳的一体化 AI 托管平台。该平台非常适合希望构建智能体或 RAG 应用，但又不想从不同供应商处采购各个组件的团队。它将模型访问、智能体、知识库、安全防护、评估、应用计算和数据服务整合到同一个云环境中。规模较小的团队即可构建应用、添加检索功能、测试智能体响应并监控使用情况，而无需为每一层管理单独的供应商。这使得该平台尤其适合那些希望拥有比基本模型 API 更强的控制权，但又尚未准备好运营自己的推理基础设施的企业。

关键在于…… AI 组件单独收费，因此您必须对完整的工作流程进行建模。代理开发工具包和专用推理功能目前也处于公开预览阶段。在使用它们进行关键工作负载之前，请确认其状态和区域可用性。

如需了解最新信息， 请点击 DigitalOcean's 功能状态 和 可用性页面.

HostScore的观点。 DigitalOcean 这里提供最完善的一体化解决方案，适合小型团队构建代理或 RAG（红绿灯系统）。在关键依赖项得到充分支持之前，请勿将预览功能集成到这些依赖项中。

2.维塞尔

Vercel 托管前端和全栈 Web 应用程序，与 Next.js 非常契合。对于 AI 产品，它运行应用程序、函数和模型路由层，而不是大型模型权重。

为什么我们推荐Vercel？

对于使用 Next.js 构建的面向用户的 AI 产品而言，Vercel 是一个不错的选择。它将前端、服务器端函数、流式响应和模型路由层保留在同一个开发工作流程中。AI Gateway 还支持提供程序排序和回退机制，允许应用程序使用备用提供程序，而无需从头开始构建每个路由规则。

当应用程序需要花费大量时间等待外部模型响应时，该平台尤其有用。Fluid Compute 会在等待期间暂停对活跃 CPU 的计费，但已配置的内存和其他使用量仍会计费。根据我们的经验，这种架构适用于依赖外部模型的 AI 聊天界面、内容工具和代理。 APIs 而不是本地托管的权重。

关键在于…… Vercel 函数有内存和持续时间限制。Vercel 应该被视为应用程序托管和模型路由工具，而不是通用工具。 GPU 用于加载生产规模模型的服务器。

要了解更多信息， 请点击此处查看Vercel的功能使用和定价文档。.

HostScore的观点。 Vercel 减少了 Next.js 前端、函数和模型之间的摩擦 APIs它适用于已经使用该技术栈的产品，但无法控制底层模型基础架构。

3. Cloudflare

Cloudflare 它结合了分布式网络、Workers、Workers AI、AI Gateway 和 Vectorize。开发者无需维护传统的网络架构，即可运行应用程序逻辑、托管推理和向量检索。 GPU 服务器。

为什么我们推荐 Cloudflare?

Cloudflare 当人工智能只是全球分布式应用程序中的一项功能时，这是一个切实可行的选择。Workers AI 与 Cloudflare Workers、AI Gateway 和 Vectorize 允许开发人员将应用程序逻辑、模型推理、提供商路由和向量检索结合起来，而无需维护传统的 GPU 服务器。

这种配置对于需要分类、嵌入、内容生成或红绿灯算法（RAG）以及现有边缘服务的应用来说尤其有效。它还能减少每个请求所涉及的独立平台数量。我们推荐 Cloudflare 当分发和平台集成比选择任意硬件、推理引擎或模型构建更重要时。

关键在于…… Workers AI 提供的是一个受管理的目录，而不是任意的原始目录。 GPU 访问权限。定价采用特定于模型的神经元，请求限制因任务和模型而异，托管模型仍受其适用的第三方许可约束。

HostScore的观点。 Cloudflare 适合重视分发和集成而非底层控制的团队。自定义模型构建或推理引擎则应放在更灵活的平台上。

4.铁路

Railway 部署容器化应用程序、数据库、缓存和后台工作进程。它托管应用程序和数据层，而推理则由外部提供商执行。

为什么我们推荐铁路？

Railway 是一种实用的 AI 托管方案，适用于使用外部模型的 SaaS 应用。 APIs 而不是在专用服务器上运行模型。 GPUs. 其参考架构（看到这里它将应用程序服务与 PostgreSQL、缓存、速率限制和异步工作进程相结合，涵盖了人工智能产品所需的大部分支持基础设施。

关键在于…… 铁路不提供 GPU 由于实例数量有限，因此生产规模的本地模型推理并不适用。使用量限制、资源限制和自动休眠控制可以帮助控制资源消耗，但达到配置的使用量上限也可能导致工作负载关闭。

HostScore的观点。 当后端、数据库、队列和部署流程等工作较为繁琐时，铁路系统是一个不错的 AI 托管平台。但如果需要托管本地模型，则应选择其他平台。

5. 莫代尔

Modal 是一个面向 Python 和计算密集型工作负载的无服务器平台。开发者可以定义函数和容器，公开端点，运行作业，并请求 CPU 或 GPU 资源。

为什么我们推荐莫代尔？

Modal 让 Python 团队能够控制自定义推理代码。自动扩缩容设置涵盖最小、最大和缓冲容器，以及缩容窗口，使团队能够平衡预热容量和闲置成本。

关键在于…… 零规模扩展仍然需要精心的生产环境设计。模态服务器在启动第一个容器时可能会返回 503 错误，因此应用程序可能需要重试机制、预热容量或其他首次请求策略。

请参阅 Modal 的服务器扩展行为.

HostScore的观点。 在这些托管平台中，Modal 提供了最大的运行时自由度。它适合熟悉 Python 部署和性能调优的团队。

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您需要哪种类型的AI托管服务？

这五家服务提供商解决了三种不同的主机托管问题：确定主机是否必须运行应用程序、提供托管人工智能服务，还是提供定制模型。

不要支付 GPU 仅仅因为产品使用了人工智能，并不意味着它就具备了更高的计算能力。调用外部模型 API 的应用程序仍然需要传统的计算资源、数据服务、工作进程、密钥和网络，而推理工作则由模型提供商完成。

托管模式	提供商运行什么	GPU 需要？	最合适	我们的医生
使用外部模型 API 进行应用程序托管	前端、后端、数据库、缓存、队列和工作进程	没有	采用托管模式的SaaS产品 APIs	韦尔塞尔或铁路
集成人工智能平台	应用服务加上模型访问、代理、RAG、向量检索或防护措施	通常没有直接的 GPU 选择	希望减少服务组装的团队	DigitalOcean or Cloudflare
自定义模型端点	模型权重、推理容器、端点和加速计算	通常是	私有模型、自定义推理或专门的 GPU 码	语气

选择人工智能主机之前应该比较哪些因素？

最佳的AI主机应满足应用程序最严苛的运行要求。请使用以下问题缩小候选范围。

决策	要验证什么	它为何会改变选择
该模型将在哪里运行？	外部 API、托管目录或自定义权重	将应用程序主机与集成的人工智能分开， GPU 平台
哪些程序必须持续运行？	流式传输、工作进程、队列、调度和长时间任务	前端主机可能不支持持久代理工作
涉及哪些数据服务？	数据库、缓存、对象存储、向量和知识库	集成可以简化操作，但会降低可移植性。
交通状况将会发生怎样的变化？	并发性、持续时间、冷启动、重试次数和容量	规模化零节省可能会导致首次请求速度缓慢
数据将流向何处？	区域、网关、模型提供商、日志和保留	控制措施必须覆盖整个请求路径
一个工作流程的成本是多少？	应用程序请求、检索、嵌入、模型和工具调用、日志和传输	广告上标明的价格并不代表最终账单金额。

人工智能应用需要什么？ GPU 托管？

大多数人工智能应用不需要 GPU 在应用服务器上。如果产品调用 OpenAI、Anthropologie、Google 或其他托管模型 API，则基于 CPU 的应用托管可以运行接口、业务逻辑、数据库和工作进程。

A GPU 当您的团队托管模型权重、执行本地推理、微调模型或运行其他加速工作负载时，这一点就变得至关重要。比较我们的基础架构。 最棒的 GPU 服务器托管指南 以及我们最佳LLM托管指南中的模型服务平台。有关特定代理堆栈，请参阅 最佳 OpenClaw 主机.

人工智能应用托管费用是多少？

AI 托管费用 它是应用层、数据层和模型层的总和。一个合理的预算可能包括：

• 应用程序计算和内存
• 数据库、缓存、对象存储和向量存储
• 模型令牌或 GPU 运行
• 嵌入生成和知识库重索引
• 队列、后台工作进程和计划任务
• 防护措施、评估、日志和可观测性
• 网络传输和保留输出

DigitalOcean 这说明了为什么一个简单的代理可以创建多个计费项目。它的定价方式将模型使用、知识库操作、安全措施、功能和评估分开考虑。 参见 DigitalOcean当前定价文档根据典型的工作流程构建月度估算。估算应包含闲置容量、失败请求、重新索引和开发流量。在制定预算前，请验证当前的计算器是否正确。

您应该询问哪些隐私和合规问题？

数据处理不当可能会导致原本合适的供应商被淘汰。请确认：

• 提示、文件、嵌入、日志和输出是否存储
• 是否可以禁用或缩短保留期限
• 哪些模型提供商和子处理商会收到这些数据
• 哪些区域处理和存储每种数据类型
• 无论是私有端点还是内部网络都可用
• 所需数据保护协议 (DPA)、业务伙伴协议 (BAA) 或其他合同是否涵盖所选服务

Vercel 提供 对符合条件的计划实行零数据保留控制但是，AI 网关请求必须使用兼容的上游提供商，才能使该保护措施在整个路由中生效。 DigitalOcean 说 它不会在其基础设施上存储模型输入或输出。但第三方策略仍然适用，并且某些有状态端点具有不同的保留行为。

如何 HostScore 评估人工智能托管服务？

HostScore 评估完整的请求路径：运行时、数据库、缓存、队列、模型调用、流式传输、扩展和恢复。

在我们焕然一新的 Bluehost性能测试基准测试顺利完成，未出现任何请求错误，但在轻并发情况下，未缓存的响应时间约为 1.4 秒。稳定性和响应速度是两个独立的测试结果。

我们的 CLDY 测试 这表明工作流程同样至关重要。在 500 个并发用户的情况下，浏览操作依然稳定；而数据库密集型的结账流程在 250 个并发用户时就已出现瓶颈，并在刻意设计的 500 个并发用户测试中超时。人工智能界面可能运行迅速，但检索、工具调用、数据库写入或模型队列等环节却可能成为瓶颈。

这些并非对五大人工智能平台的全面测试。在我们发布受控的人工智能托管基准测试之前，排名仍是基于已记录的功能和局限性的编辑评估。

常見問題解答

我们的最终建议

选择 DigitalOcean 对于集成代理或 RAG 堆栈， 威赛尔 对于使用外部模型的 Next.js 产品， Cloudflare 对于边缘应用而言， 铁路 适用于容器化 AI SaaS 后端，以及 语气 用于自定义 Python 或 GPU 推理。从应用程序最苛刻的要求入手，例如数据位置、后台工作进程、冷启动延迟、私有网络、模型可移植性或可预测的成本。

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