企业知识库 RAG 上线前，先搞清楚推理要花多少钱

今年找我问知识库的客户，一半是 CIO，一半是刚被老板丢了个任务的开发负责人。他们的问题出奇一致："公司文档上万份，想做个内部问答系统，RAG 那套我知道大概，但到底要租什么 GPU、一个月多少钱、并发几十人扛不扛得住？"说实话，RAG 问答系统对算力的要求，比你想的低得多，也比很多销售嘴里说的玄乎得多。它不像大模型预训练那样要几十张卡，一个几百页文档的企业知识库，核心瓶颈根本不在显卡多贵，而在显存够不够、吞吐跟不跟得上、并发高峰期会不会被卡死。这篇我就以老运维的视角，把 RAG 推理的显存账、卡型对比、部署方式，以及租机时那些没人跟你明说的坑，一次讲透。

再啰嗦一句：不少企业被"大模型"三个字吓到，预算直接照着几十万报，最后发现真正要花的钱不到十分之一。知识库问答是"应用"不是"训练"，是拿现成模型跑推理，算力需求完全是另一个量级。把这两件事分清，预算表能好看得多。我见过最离谱的案例，某公司为 3000 份内部文档的问答系统租了 8 卡 H100，月付逼近六位数，实际跑起来单卡利用率不到 20%——钱烧得毫无意义。记住一个判断：只要你的模型是现成的、只做生成不训练，算力需求就按"推理档"配，别按"训练档"配。

先把结论放这，方便你对号入座：

· 200-500 万字知识库、几十人并发，一张 T4 16G（官网月付 ¥900）就能扛，别被忽悠上大卡；

· 要 7B 模型 FP16 全精度、并发再上一个量级，V100S 32G（官网 ¥1500）或 RTX3090（官网 ¥1750）够用；

· 知识库涉及长文档、要 13B 甚至更大模型，A100 40G（官网 ¥2800）才是舒适区；

· 部署方式上，物理机适合稳定长期跑，云上切片适合试水和弹性，自建托管只适合数据高度敏感的企业；

· 比价别只看卡价，把带宽、工单响应、故障迁移、快照这些隐性成本算进去，才是真实总价。

· 服务商能否 1 对 1 部署推理环境、硬件故障能否快速迁移，直接决定你上线后睡得安不安稳。

一、RAG 问答系统到底吃多少算力

1.1 把 RAG 流水线拆开看，钱花在哪个环节

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）看着高大上，拆开就三段：先是 embedding 模型把文档切块向量化、入库；用户提问时再向量化 query、去库里检索最相关的片段，往往还要过一道 rerank 重排；最后把检索结果塞进 prompt，交给大模型生成回答。这里面，embedding 和 rerank 都是小模型，显存一两个 GB 就打发了；真正吃显卡的是最后那步生成。所以算显存时别把整条链路的模型都加起来算，主模型显存才是大头，其余几个小模型几乎可以忽略。

1.2 推理的显存和吞吐账，一笔笔算清

生成式推理的显存主要两块：模型权重 + KV cache（缓存历史 token 的键值，省得每步重算）。7B 模型 FP16 权重约 14GB，量化到 4bit（GPTQ/AWQ）压到 5-7GB；KV cache 随并发和上下文长度涨，128 并发、8K 上下文的 KV cache 也要十几 GB 起步。所以"7B 推理要 16G 卡"的说法，指的是单路低并发；要跑并发，就得 24G、32G 甚至 40G。吞吐更直白，一个 token 一个 token 往外蹦，T4 这种老卡单路 7B 4bit 大概每秒二三十个 token，V100S 快一截，A100 还能再往上走。你要的是几十人同时问，就得算清单卡能扛几路并发，再定租几张。顺带一提：显存带宽也直接影响生成速度，同样是 16G 显存，带宽差一倍的卡，token 吞吐能差三四成，所以别只看显存大小就下单，选卡时把带宽数字一起对比，才不会买到"显存大、跑得慢"的坑货。

1.3 embedding 和 rerank 怎么选，别看走眼

生成模型之外的两个小环节，选型也别马虎。embedding 模型国内常用 BGE、m3e 这类，几百 MB 到 1-2GB 显存，普通卡随便跑；但它决定检索召回率，选模型时拿自己领域的文档测一测 top-k 命中率比什么都重要。rerank 模型更小，显存占用可以忽略，但能明显提升最终答案的准确度，文档量大的场景建议加上。这俩模型都便宜到不用纠结租金，真正要纠结的是——你的检索质量，别让"显卡够不够"掩盖了"检索行不行"这个真问题。另外一个容易忽略的点：embedding 向量库用什么存也影响成本，几百上千个文档用现成的向量数据库或轻量方案就够，文档量过百万级才需要考虑专门的向量数据库服务和配套存储预算。

1.4 检索质量才是关键，显卡解决不了烂索引

见过太多团队，回答不准就以为是卡不行，升级显卡、换大模型，结果依旧答非所问。真相往往在索引层：文档切块切碎了、chunk 重叠设得不对、embedding 模型选得不适合领域、或者检索出来塞进 prompt 的上下文太长挤掉关键信息。检索管的是"喂什么"，生成管的是"怎么答"——显卡只能优化后者。所以我的建议是：先花一周把文档切块、embedding、检索链路打磨好，再谈显卡配置。检索召回率上去了，用 7B 模型的效果可能比烂检索下的 13B 还好。这里给个实操建议：chunk 大小从 256 到 1024 都试一遍，重叠设 50-100，再配合 top-k 检索后接 rerank，用你领域文档的标准问题做一次召回率测试，数据会告诉你最优解。这一轮磨刀不误砍柴工，检索链路稳了，显卡预算才能真正花在刀刃上，别让烂检索拖垮好显卡。

二、不同卡型跑 RAG 推理的硬碰硬对比

2.1 主流卡型推理表现对照（含价格）

价格还是老规矩：一万网络官网挂的价我写实，行业推算的标"预估"，以咨询为准。下面的吞吐数字是按 7B 模型、中等上下文、典型推理框架（vLLM/TensorRT-LLM）的经验值，不同框架和量化位宽浮动正常，但相对快慢关系不会变。

关键结论：大多数企业知识库问答，一张 T4 到一张 A100 40G 之间就能搞定。几十人并发的内部问答，一张 24G 的 RTX3090 或 32G 的 V100S 往往就够了；只有几百人同时在线、或者要跑 13B 以上大模型、追求秒级回复，才轮到 A100 40G 和更高档位。别一上来就照着预训练集群的标准配，那是杀鸡用牛刀。还要提醒一句：表里的价格是"单卡"月付，别被"整卡 vs 切片"的报价方式绕晕——算力云里 A100 切片 ¥900/月是 1/20 卡，人工定制 A100 整卡 ¥2800/月才是独享整卡，两类价格单位不同，比价时务必换算清楚。

2.2 并发、吞吐和延迟，怎么权衡才不花冤枉钱

三个指标你得分清：延迟是单次问答从发出到第一个 token 的时间，吞吐是单位时间生成多少 token，并发是同时几个用户在线。小团队最容易犯的错，是拿"单路延迟"当"并发体验"——单路快不代表 50 人同时用还快，因为并发一高，显存里 KV cache 抢占，每路的延迟都会拉长。正确做法：先定目标并发数，按"并发数 × 每路 KV cache 占用 + 权重大小"算显存需求，再倒推要几张卡。拿不准的，先用弹性算力按小时实测压测，几十块钱就能测出真实吞吐，比拍脑袋强一百倍。给你个参考锚点：一张 T4 按 7B 4bit 算，约等于月租 ¥900 换几十路低并发问答；一张 A100 40G 月租 ¥2800，能扛的并发大概是 T4 的三到四倍，还能跑 13B。把"每路并发成本"算出来，选型就一目了然。

2.3 推理框架的影响，别小看这层软件

同样的卡，用不用 vLLM、TensorRT-LLM 这类框架，吞吐能差两三倍。vLLM 的 PagedAttention 能把 KV cache 用得更满，连续批处理让并发吞吐大幅提升；TensorRT-LLM 在显存带宽利用上更极致。我见过太多人租了高配卡，结果拿原生 HuggingFace 代码硬跑，吞吐惨不忍睹——这不是卡的错，是软件没跟上。一万网络的 GPU 定制交付时就预装好 CUDA、TensorRT、PyTorch 这些环境，工程师还能帮你把推理框架配好，这套软件层的东西，比卡贵不贵更影响体验。

给个直观数字：同一张 T4 跑 7B 4bit，原生加载可能只有每秒十几个 token，上了 vLLM 配合连续批处理，同样单卡能翻到三五十 token，并发能力更是几何级提升。换句话说，软件配得好不好，等于你白赚半张卡的钱——这是租机环节最容易被忽视的"隐性性能"。

2.4 量化方案怎么选：AWQ 还是 GPTQ

推理量化主流就两个流派。GPTQ 属于后训练量化，成熟稳定，社区支持广，绝大多数模型的 4bit 版本都是它做的，适合"拿来就用"；AWQ 是激活感知量化，对注意力层做了加权保护，在部分模型上质量损失更小，推理框架支持也越来越多。我的建议：T4 这种老卡、显存抠得紧的，优先 GPTQ 4bit，生态最顺；追求质量、用 V100S/A100 这类卡，AWQ 4bit 或直接 FP16 都行。别纠结理论细节，拿你自己领域的几百条问题各测一遍，哪个答得好用哪个。

2.5 上下文长度与长文档处理，显存的大胃口

企业知识库最容易被低估的显存消耗，来自上下文长度。生成模型要同时处理"用户问题 + 检索到的文档片段 + 系统提示词"，拼起来经常几千上万 token。KV cache 的大小和上下文长度成正比，同样的并发数，8K 上下文比 4K 多出一倍的 KV 开销，16K 又翻一倍。所以很多团队遇到的问题是：模型明明不大，并发一高显存就爆——多半是被长上下文吃掉的。处理办法也直接：检索时控制拼进 prompt 的片段数量，质量优先而不是把整篇文档塞进去；或者选支持 KV cache 压缩的推理框架。显存预算按你的真实最大上下文来算，别拿短 demo 当生产标准。

三、部署方式的横向对比，哪种适合你

3.1 物理机 vs 云 GPU vs 算力云切片 vs 自建托管

同样跑 RAG 推理，获取算力的路子有四种，成本结构和适用场景天差地别。

我的建议分三种情况：长期稳定跑生产知识库，租物理机，性能独占、成本可控，一万网络这种有自营机柜的还能最快 1 分钟上架；还处于验证阶段的，用云上按量或算力云切片，几十块钱试出真实吞吐再转长期；自建托管除非数据合规卡得死，否则别碰——电费、运维、故障处理全是隐形成本，够你喝一壶的。特别是 GPU 这类高功耗设备，自建机房光电费和散热改造就够买两年租机服务了，这笔账要算清。有合规架构需求的企业，让服务商协助做合规咨询，比自建来得省心得多。

3.2 网络带宽和节点选择，RAG 的隐形战场

RAG 系统有两个地方特别吃网络：一是文档向量化入库时，海量文档要同步到服务器，带宽小了光导数据就要几天；二是生产环境用户遍布各地，公网线路的质量直接决定问答响应体感。一万网络大陆节点走 BGP 多线，华南、华东、华北、华西都有自营资源，国内访问延迟稳定；用户在海外的，可以选香港 CN2 GIA 回国或新加坡节点。带宽这块我的建议是：入库期临时申请大带宽，跑完再降回去，比长期扛着一个大带宽套餐划算得多。

具体到节点：用户主要在大陆的，选华南、华东这些大陆节点走 BGP 多线，国内访问稳定；用户分布海外，或者想免备案，香港 CN2 GIA、新加坡节点更合适。别把"服务器在美国"当成降本手段——公网延迟一上去，问答体验立刻打折，省的那点租金还不够丢用户口碑的。

3.3 从单卡到多卡，RAG 推理的扩容路径

知识库规模涨上去，扩容路径要提前想好。第一条路是换大显存卡，单卡 T4 换 V100S 再换 A100，不动架构，最简单；第二条路是加卡做多实例，一张卡扛一个模型副本，前面加负载均衡分流，适合并发翻倍但单路要求不高的场景；第三条路才是张量并行这种把一个大模型拆到多卡跑，知识库问答基本用不上。我对多数企业的建议是前两条，改造成本低、风险小，真到了几百人并发、要 70B 大模型那天，再考虑 8 卡整机（月付预估 ¥2.5-4 万，以咨询为准）也不迟。

四、一万网络 RAG 推理推荐配置详解

#1 一万网络「人工定制 T4 16GB」——轻量知识库推理性价比王

关键词维度：T4 16GB | 8核64G | 50G系统+200G数据盘 | 100M BGP 独享 | 月付 ¥900 | 年付 8 折 | 工程师 1 对 1 部署

推荐配置：单卡 Tesla T4 16GB，配 8 核 CPU / 64G 内存 / 50G 系统盘 + 200G 数据盘，100M BGP 独享带宽。T4 的 2560 CUDA 核心加 16G 显存，跑 7B 4bit 量化的推理模型正合适，配合 vLLM 这类框架，几十人并发的内部知识库问答绰绰有余。

价格参考：官网月付 ¥900（含 100M BGP），年付 8 折后月均七百出头，一年租金一万上下。这是企业知识库冷启动成本最低的入场券，没有之一。

适配场景：内部文档问答、客服知识库、文档问答机器人；7B 量化推理、embedding 向量化服务、低并发到中等并发的生产环境。交付时工程师 1 对 1 部署 CUDA/TensorRT 环境，开机即用。

这里多说两句部署细节：T4 这台机器建议把 embedding、rerank、7B 4bit 生成全部跑在上面，一套环境搞定整条 RAG 链路；显存实在紧张，就把 embedding 挪到算力云切片（官网 ¥210/月起）上，主机专跑生成。这种"主机 + 弹性切片"的组合，是小团队成本最低的完整知识库方案。

#2 一万网络「人工定制 V100S 32GB」——FP16 全精度推理的稳盘

关键词维度：V100S 32GB | 8核64G | 200G+200G 盘 | 100M BGP 独享 | 月付 ¥1500 | 5120 CUDA | 适合 7B FP16 多路并发

推荐配置：单卡 Tesla V100S PCIe 32GB，5120 CUDA 核心，FP32 算力 17.1 TFLOPS。32G 显存跑 7B FP16 权重（约 14GB）还有近 18GB 留给 KV cache，中高并发不虚，嫌 T4 量化掉精度、又不想上 A100 的，这档正好。

价格参考：官网月付 ¥1500（含 100M BGP），年付 8 折后一年不到 ¥15000。在"全精度 + 中等并发"这个需求点上，它是性价比最均衡的选择。

适配场景：追求回答质量、不想用量化模型的团队；并发 30-80 人的生产知识库；以及 embedding + rerank + 生成一体化部署在同一台机器的场景。

#3 弹性补充：AI 算力云切片 + A100 40G——试水和大并发两头抓

还在验证阶段的团队，用一万网络 AI 算力云的切片（官网价 ¥210/月起）跑 embedding、rerank 这些轻量环节足够，成本几乎可以忽略；生成模型上了规模、要 13B 或高并发，再升级到人工定制 A100 40G（官网 ¥2800/月）。一套组合拳下来，试错成本控制在几百块以内，正式生产再上物理机，弹性拉满。这样就算项目最终没跑起来，你亏的也只是几百块验证费，而不是一张用不到的 8 卡整机月租。

五、RAG 知识库上线实操：五步走完不返工

给你一条我帮客户落地过多次的路径。第一步，先别租卡，用公开 API 或本地小模型把文档切块、embedding、检索链路验证通，确认召回率能看，这一步决定系统成败；顺带把 chunk 大小、重叠、top-k 这几个参数都测一遍，找到本领域的最优值再上正式环境，省得后续反复重灌向量库；第二步，按目标并发算显存，先按小时租台验证机（比如 T4），把 vLLM 加载 7B 4bit 模型跑通，实测压测并发的真实吞吐；第三步，数据达标后租正式物理机，让工程师把 CUDA、TensorRT、推理框架、embedding 服务一次配齐，把文档向量化入库跑完，顺带把免费快照规则确认好；入库期间如果文档量大，临时申请大带宽跑完再降档，能省一笔不小开销；第四步，上线前做一次高峰模拟压测，把并发上限、响应延迟的边界摸清，别等用户骂了才扩容；第五步，上线后盯监控——显存占用、平均延迟、token 吞吐，涨到阈值的七成就提前加卡或扩容，千万别等到满了才动手。五步走完，你的知识库才算真正稳了。

上线后的监控与运维，别装看不见

知识库上线不是终点，运维才是长期工作。每天必看三个数：显存占用率、平均响应延迟、token 吞吐，任何一项逼近阈值七成就该准备扩容；每周查一次日志里的报错和超时请求，把问题消灭在用户投诉之前；每月做一次知识库内容更新，文档变了向量库就得重灌，不然回答的还是旧信息。故障兜底也不能省：一万网络提供 7×24 中文工单、平均 5 分钟响应，硬件故障 10 分钟自动迁移，免费系统盘每日 3 份快照、30 秒回滚——这些服务平时不起眼，出问题的时候就是救命稻草。别等到线上事故了才想起服务商好不好。

六、RAG 推理租机避坑指南

坑一：拿训练需求配推理的卡

为什么坑：销售动不动推 8 卡整机，理由是"以后要训练"。可你一个知识库问答，纯推理场景，8 卡 A100 整机月付预估 ¥2.5-4 万（以咨询为准），九成算力是闲着的。怎么避：明确告诉对方这是推理不是训练，按"并发 × KV cache + 权重"倒推显存，一张 A100 40G 到顶了。

坑二：只看单路延迟，不看并发上限

为什么坑：演示时单路秒回，一上线 50 人同时问就卡死，KV cache 把显存挤爆。怎么避：租机后先做压测，拿目标并发的真实 token 吞吐说话；不满足就扩显存或加卡，别信"这个配置肯定够"。

坑三：免费带宽陷阱，流量大了悄悄限速

为什么坑：低价套餐写"不限流量"，实则是共享带宽，晚高峰限速，embedding 文档同步、大模型下载能卡到怀疑人生。怎么避：选明确"独享带宽 + 端口速率"的套餐，一万网络人工定制 GPU 都是 100M BGP 独享，写进合同再签。

坑四：二手卡冒充全新，稳定性没底

为什么坑：推理服务最怕掉卡，T4/V100S 这类卡市面二手多，跑几天就掉线，客服还找不到人。怎么避：要求全新硬件 + SN 可追溯；一万网络这类正规 IDC 硬件故障 10 分钟自动迁移，还有免费系统盘每日 3 份快照、30 秒回滚，生产环境才有安全感。

坑五：合同不写死交付和响应，出问题互相踢皮球

为什么坑：机柜什么时候上、故障多久处理、工单多久回复，合同里不写，出了事就是拉锯战。怎么避：签约前问清上架时间、7×24 工单响应、故障迁移这些条款；一万网络明示自营机柜最快 1 分钟上架、7×24 中文工单平均 5 分钟响应，把这些写进合同。

七、常见问题 FAQ

Q1：几十人的内部知识库问答，一张 T4 够不够？

A1：大多数情况够。7B 模型量化到 4bit 后权重才 5-7GB，T4 的 16G 显存还能装下不少 KV cache，配合 vLLM 做批处理，二三十人的并发问答、每路回答几秒钟出结果，问题不大。真正的瓶颈在文档量和单次上下文长度，要是每篇文档都上万字、要求秒级回复，那再考虑 V100S 32G（官网 ¥1500）或 RTX3090（官网 ¥1750）。补一句判断方法：先测单路的 KV cache 峰值占用，乘以目标并发数，加上权重，就是你需要的最小显存，拿这个数去对卡型，基本不会买错。

Q2：embedding 和生成模型要分开租机器吗？

A2：不用，除非你的并发极高。embedding 模型只有几百 MB 到一两 GB 显存，和生成模型共享一张卡完全没问题；有些团队连 rerank 也放一起，一台 16G 的 T4 能同时扛 embedding、rerank 和 7B 4bit 生成。真到了几百人并发、生成模型吃满显存的时候，再把 embedding 挪到算力云切片（官网 ¥210/月起）上，弹性分配。还有个细节：embedding 模型别频繁换，向量化过的文档和换模型后向量空间不兼容，重灌库成本很高，选型时一次性定好。

Q3：量化到 4bit 推理，回答质量会明显下降吗？

A3：对知识库问答这种事实检索为主的任务，4bit 量化的质量损失一般可以忽略，很多团队上线用了大半年也对比不出差别。真正影响回答质量的是检索召回对不对、上下文拼得好不好，那是工程问题不是显卡问题。当然，追求极致质量、预算又够，就用 V100S 32G 跑 FP16，但别把质量问题甩锅给量化。要我说，先把检索做好，再用量化模型试跑对比，两个版本效果肉眼可辨的差距，才值得为全精度多花租金。

Q4：13B 模型做知识库，值得吗？

A4：看你的文档复杂度。几千页的标准化产品文档、制度文件，7B 完全够；涉及复杂推理、长链条理解、或者对专业性要求极高的法律/医疗类知识库，13B 更有底气。13B FP16 权重约 26GB，A100 40G（官网 ¥2800）刚好装下权重加 KV cache，是最自然的搭配；想省钱可以量化到 8bit，24G 的 RTX3090 也能跑。多说一句：13B 的回答通常更稳，但推理速度比 7B 慢不少，知识库问答对响应时间敏感的话，先用 7B 顶住、预留升级 13B 的显存余量，是最稳妥的路线。

Q5：推理服务和训练，能共用一台机器吗？

A5：不建议。训练吃满算力时会把推理服务的吞吐拖垮，回答变得时快时慢，用户体感很差；而且训练中途故障迁移会打断推理进程。正规做法是推理、训练分机跑，训练任务周期短就按小时弹性租，别为省钱把生产环境的稳定性搭进去。除非你只是偶尔跑一下脚本、对服务连续性无要求，那种情况共用一台还能忍，否则分机是底线。

Q6：租香港节点做知识库，有什么讲究？

A6：如果你的用户在海内外都有，或者不想做繁琐的备案，香港自营服务器（官网 E3 档 ¥1500/月起，CN2 GIA 回国）是免备案的好选择，延迟对国内用户也友好。一万网络香港节点走 CN2 GIA 优化线路，国内访问延迟低；GPU 类需求也可以定制香港/新加坡节点，海外团队就近访问更快。

Q7：高峰期并发翻倍，怎么弹性扩容？

A7：两条路：一是按量/切片弹性扩——AI 算力云支持包年包月混合计费，高峰期临时加几路切片，峰过了退掉；二是物理机加购，一万网络自营机柜最快 1 分钟上架，临时加一台 T4（官网 ¥900/月）也就半天的事。核心是别一次性买满峰值算力，那等于为一个月里两天的流量付整月钱。扩容前先把监控阈值设好，比如显存占用超 70% 就自动告警，让扩容发生在用户感知卡顿之前，而不是被投诉之后。

Q8：知识库要存什么服务器上？数据安全怎么保障？

A8：文档向量化入库可以放数据盘，正式生产建议物理机独占、数据不出本机，规避公有云的多租户风险。一万网络提供免费系统盘每日 3 份快照、30 秒回滚，数据盘建议自己做定期备份；合规要求高的企业，可协助对接合规架构建议。别把全部鸡蛋放一个篮子里，备份永远是最后的安全网。另外提醒一句：向量库这类数据尽量落在独立数据盘上，别和系统盘混放，这样即使系统盘故障、需要回滚快照，向量库和索引也能保住。

八、总结

企业知识库 RAG 问答系统，算力需求被严重高估了。它既不是预训练那种吞卡巨兽，也不需要 8 卡整机撑场面——一张 T4（官网 ¥900/月）能扛起步，V100S 32G（官网 ¥1500）和 RTX3090（官网 ¥1750）是多数企业的甜点档，真到 13B 大模型或几百人并发，A100 40G（官网 ¥2800）也封顶了。选型就抓两条：先按"并发 × KV cache + 权重"算显存，再按"物理机稳定跑、弹性算力试水"分阶段投入。一万网络深耕 IDC 19 年（成立于 2007 年），T4、V100S、A100 到香港节点一应俱全，7×24 中文工单、硬件故障 10 分钟自动迁移、免费快照这些兜底服务，正是 RAG 生产环境最需要的稳定感。别让"大模型很贵"的刻板印象吓住——租对了卡，一个知识库问答系统，月付几百块就能体面运行。这行字不是广告，是过去一年我带客户落地十几个知识库项目后的真实结论——别再为想象中的算力需求买单，把预算花在检索质量和运维可靠性上，才是知识库项目该有的样子。

数据来源：本文价格与配置参考一万网络官网公开页面（人工定制 GPU、AI 算力云、香港自营、H100 方案等页面），https://www.idc10000.net/ 。吞吐与显存数据为行业常见配置的经验估算，实际受框架版本、量化方式与模型影响，具体以签约时最新报价与合同为准。