Bitdeer AI 如何打造更稳定高效的模型 API

Model as a Service（MaaS）是 Bitdeer AI 提供的众多服务之一，该服务为用户提供模型 API，使得用户可以轻松上手使用前沿的开源 AI 模型。本文将向读者介绍模型 API 的基本知识，以及支持 Bitdeer AI 稳定和高效模型 API 的关键因素。

什么是模型 API

模型 API 把大语言模型的能力封装成 HTTP 接口：用户或者 AI Agent 通过这个接口向指定的大语言模型发送提示词，得到生成结果。以 Bitdeer AI 的模型 API 为例子，Bitdeer AI 目前通过 https://api-inference.bitdeer.ai/v1 提供服务，目前上线的模型包括 DeepSeek-V4.1-Flash、GLM-5.3、GLM-5.3-Flash、Qwen3.8-27B、Kimi-K3、DeepSeek-V4-Flash 等。同时支持 OpenAI 兼容和 Anthropic 兼容协议，并在模型详情页中给出了针对不同协议的 Python、curl、TypeScript 调用示例。

通过对于 OpenAI 以及 Anthropic 等主流推理 API 协议的兼容，用户可以非常轻松地将 Bitdeer AI 的模型 API 集成到几乎所有支持这些协议的 AI 应用中，这其中就包括了各类 harness，比如 Hermes Agent、Pi、Claude Code、Cursor 等等。

通过使用模型 API，用户可以以非常简单且省钱的方式接入前沿开源模型，而不需要关注模型 API 背后被封装的一系列复杂度——用户不需要购买和维护任何 GPU 服务器，不需要自行进行模型权重的管理，不需要关心如何搭建起一套持续可用的模型推理服务。Bitdeer AI 这类模型提供商，接管了模型 API 背后的这些复杂度，致力于为用户提供充分稳定和高效的使用体验。

什么样的模型 API 才算稳定高效

判断模型 API 是否稳定高效，可以关注以下指标。

- 首 Token 延迟（Time To First Token, TTFT）——从发出请求到吐出第一个 token。这项指标适用于流式请求，反映了从请求发出后，用户需要等待多久才可以得到第一个 token。

- 输出速度（Output Token Per Second）——每秒能生成多少 token。这项指标反映了模型从第一个 token 往后到生成结束期间的 token 产出效率。

- 错误率——返回报错的请求占比。少量报错能靠重试兜住，代价是任务用时的升高以及用户体验下降。

Bitdeer AI 怎么做到稳定高效

先进的基础设施

Bitdeer AI 有多个 AI 数据中心，分布在美国、欧洲和亚洲，采用先进的供电与液冷架构，在建电力容量 2GW。公司隶属 Bitdeer Technologies Group（NASDAQ: BTDR），是东南亚首批 NVIDIA 云合作伙伴之一，已通过 ISO/IEC 27001:2022 与 SOC 2 Type I & Type II 认证。

充足的高端计算资源使得 Bitdeer AI 的模型 API 背后有充足的容量支撑，先进的 GPU 集群基础设施建设支撑计算资源的长期稳定运行。

高效的推理引擎

推理引擎是运行于 GPU 服务器之上，直接负责运行模型，产出 token 的程序。Bitdeer AI 致力于推理引擎优化，在包括但不限于以下的方向上进行持续的优化。

- 前缀缓存——AI Agent 使用场景下，每一次提问中的一大部分前缀是之前的对话中已经出现过的。这部分不必每次重算，可以直接复用，较高的缓存命中率大幅度优化了 TTFT。Bitdeer AI 也积极探索多级缓存的应用，进一步提高缓存命中率。

- 投机解码——Bitdeer AI 积极应用前沿的投机解码技术。这类技术通过更加轻量的草稿模型预测主模型的输出，在保证接受率的情况下大幅度提升模型的输出速度。

- 算子优化——Bitdeer AI 致力于探索前沿模型关键算子的优化，这类定制化算子有助于更加高效地进行特定的运算，充分压榨硬件能力。

- 路由优化——优化请求的路由策略，使其充分考虑包括负载情况、KV Cache 缓存情况在内的副本状态，从而被路由到可以更加高效完成请求的副本。

完善的推理平台能力

- 容错——Bitdeer AI 的 MaaS 平台在多地搭建了服务集群，实现了异地多活，降低请求错误率。

- 可观测性——Bitdeer AI 的 MaaS 平台具有充分的可观测能力，完备的指标、监控、告警、tracing、日志等基础设施使得系统的运行状态可以得到充分监控，异常情况可以得到及时处理响应和准确的定位。

- 限流——基于容量、等待时间等不同策略的限流措施，在超出服务承受范围时明确拒绝。防止了服务被堆积的请求彻底拖垮。

怎么把模型 API 用得更好

尽管模型 API 提供方会尽可能保证 API 的稳定和高效，我们依然建议用户侧可以在使用模型 API 时考虑以下几点，从而让自己的应用更加具有鲁棒性：

- 为请求设置合理的超时时间，可以根据实际的业务场景确定。

- 正确处理请求报错的情况，添加重试机制，避免限流或者偶然的错误导致应用运行失败。

- 重试要有次数上限和退避间隔。无节制的重试会给服务造成不必要的负担。

- 控制上下文长度。比如在适当的时候对上下文进行压缩。这有助于保持模型的智力水平，避免请求超过模型上下文长度引起的报错。

当然，我们更加推荐用户基于现成的 harness 来构建自身的应用或者完成任务，因为知名的 harness 的实现往往更加成熟，基本已经考虑了包括上述在内的问题，不需要用户过度关心。

小结

Bitdeer AI 提供的模型 API，在将大模型以简单易用的方式提供给用户的同时，依托自身的优势，在包括基础设施、推理引擎、推理平台等各个方面进行优化，为用户带来更加稳定和高效的体验。