用函数计算跑AI生图到底划不划算？怎么搭配NAS和VPC部署才省成本？

最近很多刚接触AIGC的朋友都在问：想用Serverless方式跑Stable Diffusion这类图像生成模型，是不是得花大价钱？特别是看到GPU资源按秒计费，心里就打鼓。其实关键不在“贵不贵”，而在于你怎么搭、怎么用。

如果你正打算用函数计算部署AI生图服务，又担心成本失控，这篇文章就从真实部署场景出发，讲清楚怎么用函数计算+文件存储+专有网络这套组合，把AI图像生成的资源开销压到最低。

为什么AI生图特别吃资源？搞懂这点才不会乱花钱

AI图像生成，尤其是基于扩散模型（如Stable Diffusion）的流程，对算力要求很高。一次推理可能需要几GB显存和数秒的GPU时间。如果直接用常驻GPU服务器，即使没人用也照样扣费，成本自然高。

但函数计算的特性恰恰能解决这个问题——用的时候才启动，不用就缩到零。不过光靠函数计算还不够，必须配合其他云资源才能稳定又省钱。

部署AI生图系统，这三个组件一个都不能少

要搭建一个可长期运行、成本可控的AI图像生成服务，你需要同时配置以下三个核心部分：

• 函数计算（Serverless计算层）：负责运行ComfyUI、Stable Diffusion WebUI等推理程序，按实际执行时间计费。
• 文件存储NAS：存放模型文件（如SD1.5、FLUX等）、LoRA权重、生成的图片。模型体积动辄几个GB，不能每次启动都重新下载。
• 专有网络VPC：让函数计算能安全、低延迟地访问NAS，避免走公网产生额外流量费或安全风险。

这三者必须协同工作。如果只部署函数计算，每次冷启动都要重新拉模型，不仅慢，还会因频繁下载产生大量外网流量费用，反而更贵。

怎么配置才能真正省成本？关键在这几个细节

很多人以为只要选了Serverless就自动省钱，其实配置方式直接影响最终账单。以下是实测有效的成本优化要点：

1. 模型文件必须放在NAS里：首次部署时把模型、插件、工作流预加载到NAS，后续每次函数实例启动直接挂载读取，避免重复下载。
2. 用4-bit量化模型+专用推理引擎：比如FLUX模型配合Nunchaku引擎，能在保持画质的同时，将显存占用降低60%以上，从而支持更小规格的GPU实例。
3. 启用自动缩容到零：在无请求时，函数实例自动释放，不产生任何计算费用。但需注意，冷启动时间通常2-5分钟，适合非实时场景。
4. 关闭工作空间及时释放资源：如果通过Web界面操作（如ComfyUI），用完记得点“关闭工作空间”，否则后台实例可能持续运行。

不同部署方案的成本对比（假设性示例）

为了更直观理解成本差异，我们用一个假设性场景对比三种常见做法：

注意：以上数据为假设性示例，仅用于说明不同架构的成本量级差异，实际费用受模型大小、生成分辨率、并发量等影响。

新手最容易踩的三个“隐形”成本坑

除了显性费用，还有几个容易被忽略的成本点，新手务必注意：

• 外网出流量费：如果生成的图片通过公网URL返回，且未做CDN缓存，每次访问都可能产生外网流出费用。建议将图片存NAS后通过内网或私有链接分发。
• 冷启动重复加载模型：未正确配置NAS挂载，导致每次函数启动都从远程仓库拉取模型，不仅慢，还可能触发镜像仓库的请求限额或流量费。
• 忘记设置超时时间：AI生图任务若未设置合理超时（如10分钟），可能因卡死导致实例长时间占用，白白计费。

实操建议：从零部署一个低成本AI生图服务

如果你打算动手搭建，可以按以下流程操作（不涉及具体品牌，仅说明通用步骤）：

1. 创建一个Serverless函数项目，选择“ComfyUI”或“Stable Diffusion”模板。
2. 在存储配置中，选择“自动创建文件存储”，系统会同步生成NAS和VPC挂载点。
3. 部署时选择支持4-bit量化的推理引擎（如Nunchaku），并指定轻量级模型（如SD1.5轻量版）。
4. 部署完成后，通过提供的URL进入Web界面，测试生成一张图。
5. 确认功能正常后，在设置中开启“空闲自动缩容”和“任务超时限制”。
6. 日常使用时，生成完图片及时关闭工作空间，避免后台持续运行。

整个过程不需要写代码，但必须确保NAS正确挂载，否则成本优势会大打折扣。

总结：成本高低，取决于你怎么用

用函数计算做AI生图，本身并不贵，贵的是错误的使用方式。只要合理搭配文件存储和网络配置，利用好按需计费和自动缩容特性，完全可以把日均成本控制在十几元以内。

关键记住三点：模型放NAS、用量化模型、用完就关。做到这三点，你就能在保证生成质量的同时，大幅降低长期运行成本。

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