算力租赁平台H200只比H100贵7.4%：单位显存成本怎么核
11 月 9 日抓取的官网价格里，H200 141G 按量 13.94 元/时，H100 80G 按量 12.98 元/时。贵 0.96 元，幅度 7.4%，而显存从 80G 变成 141G，多 76%。
把价格折成每 GB 显存：H200 是 0.0989 元，H100 是 0.1623 元，前者便宜 39%。这个换算比按卡比价更贴近大模型负载的实际约束，因为显存决定能装多大模型、能开多少并发。
同一次抓取里还有一个更值得注意的位置：H800 80G 按量 13.88 元，只比 H200 便宜 0.06 元，显存少 61G，每 GB 显存成本是 H200 的 1.75 倍。选型时按数字代际排序，容易在这里栽跟头。
一、五个档位换成每 GB 显存的价格
先看原始价格与换算结果。按量价除以显存容量得到每 GB 显存的小时成本，包月价除以显存得到每 GB 显存的月成本。两个口径的排序并不完全一致，因为月折扣系数各档不同。
| 档位 | 显存 | 按量价 | 包月价 | 每 GB 按量 | 每 GB 包月 | 月折扣 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| H200 141G | 141G | 13.94 元 | 8029 元 | 0.0989 元 | 56.9 元 | 0.8 |
| H800 80G | 80G | 13.88 元 | 7995 元 | 0.1735 元 | 99.9 元 | 0.8 |
| H100 80G | 80G | 12.98 元 | 7476 元 | 0.1623 元 | 93.5 元 | 0.8 |
| A800 80G | 80G | 7.15 元 | 4118 元 | 0.0894 元 | 51.5 元 | 0.8 |
| H20 96G | 96G | 6.2 元 | 3571 元 | 0.0646 元 | 37.2 元 | 0.8 |
| 4090 48G | 48G | 2.86 元 | 1956 元 | 0.0596 元 | 40.8 元 | 0.95 |
六档的月折扣系数里五个是 0.8，只有 4090 48G 是 0.95。这意味着前五档的包月价比价，与按量价比价结论一致，不会因为折扣差异被打乱。
排序很清楚：每 GB 显存最便宜的是 4090 48G（0.0596）与 H20 96G（0.0646），最贵的是 H800 80G（0.1735）。H200 排在第三便宜的位置，比 H100 便宜 39%，比 H800 便宜 43%。
这里要提醒一句：每 GB 显存成本低不等于划算。4090 与 H20 的单位显存便宜，是因为显存单价低但算力弱，跑大模型训练时算力与互联会成为瓶颈。这个指标的作用是筛显存档位，不是给性价比排名。
二、H200 只贵 7.4% 的三个原因
一是同架构。H200 与 H100 用的是同一代 GPU 架构，差别主要在显存：H200 用 HBM3e 堆到 141G，H100 是 80G HBM3。显存容量与带宽提升，算力规格接近，采购成本因此没有拉开代际差距。
二是平台的两档折扣系数相同。H200 与 H100 的日、月、年折扣都是 0.8，没有哪一档额外让利。所以 7.4% 的差价完全来自挂牌按量价的差额，13.94 对 12.98。
三是标注口径相同。官网行情接口里 H200 与 H100 的算力标注都是 1979 TF，这个数字是 FP16 Tensor 稀疏口径。标注相同不代表性能相同，实际差别在显存带宽与容量，跑长上下文推理与大批量训练时差距会显出来。
三项叠加的结论是：在同一个平台上，H200 相对 H100 的溢价只有 7.4%，而它能装下更大的模型、开更多并发。大模型推理与中小规模训练场景，优先看 H200 是合理的。
三、H800 的位置最尴尬
H800 按量 13.88 元，比 H200 便宜 0.06 元，折成幅度 0.43%。显存 80G，比 H200 少 61G。每 GB 显存成本 0.1735 元，是 H200 的 1.75 倍、H100 的 1.07 倍。
单看价格，H800 与 H200 几乎同价；单看显存，H800 与 H100 同档。它被夹在中间：既没有 H200 的容量，也没有 H100 的价格优势，比 H100 还贵 0.9 元。
这不是说 H800 不能选。它的算力规格高于 H100，在算力吃紧、显存够用的场景里仍有价值。但选型时如果只按价格排，H800 会显得毫无理由，必须结合具体负载判断。
这一档也提醒我们：型号名称里的数字不代表性能顺序。H800 是特定市场的规格版本，与 H100、H200 的关系不是简单的代际递进。看配置单与实测，比看型号名可靠。
四、比价三步：显存、算力、实测
一是按每 GB 显存成本筛档位。显存装不下模型，其他指标都免谈。经验口径是权重占显存七成以内要留出 KV Cache 与激活值的空间，70B 模型 fp16 权重约 140G，单卡 141G 刚好卡在边界，实际部署更常用多卡切分。
二是按单位算力成本复核。用按量价除以平台标注的算力值，注意先把稀疏与稠密口径拉平。同一页里 H20 标 148 是稠密口径、H100 标 1979 是稀疏口径，直接相除会把差距夸大一倍。
三是用自己模型实测。同一份权重、同一个推理框架、同一组并发，记录每秒 token 数与显存占用。实测吞吐除以每小时价格，得到单位产出的成本，这一步是跨档比价里可靠程度较高的一环。
三步之外的现实约束是库存。11 月 9 日抓取时，H100、H200、H800、A800、H20 五个档位全部余 0，H200 还带企业专属标签。比价结论要留着有货时用，下单前先确认当日可开通状态。
五、显存之外还要看的三个指标
显存决定能不能装下，带宽决定装下之后跑多快。H200 的显存带宽比 H100 高约四成，长上下文推理与大批量训练时，这个差距会直接反映在每秒 token 数与样本吞吐上。只看容量不看带宽，会低估两代卡的差别。
卡间互联决定多卡能不能协同。单机八卡用 NVLink，跨机要用 IB。官网裸金属配置单里，H200 陕西一区给的是 IB 400G×8，H20 四川三区是 IB 400G×4，H800 四川三区只有 IB 400G×1。每卡均摊带宽依次是 400G、200G、50G，多机训练的扩展效率差别很大。
卡内算力决定单卡能跑多快，但要按同一口径比。平台标注里 H20 的 148 TF 是稠密口径、H100 的 1979 TF 是稀疏口径，直接相除会把差距放大一倍。跨架构比较前，先把稀疏值折半或把稠密值翻倍，统一到同一基准。
三项指标的适用场景不同。显存优先的场景是长上下文推理与大模型加载；带宽优先的是高并发推理与大批量训练；互联优先的是多机并行训练。选型时先确定自己的瓶颈在哪一项，再按这一项排序。
四项全看的做法是列一张表：显存、带宽、单卡算力、每卡均摊互联，四项各填数字，再对照自己的模型与批次规模。这张表比任何选型指南都准，各档位实时报价可以直接填进这张表的数据源。
常见问题
Q：H200 为什么只比 H100 贵一点？
A：同架构、不同显存。H200 用 HBM3e 做到 141G，H100 是 80G HBM3，算力规格接近，采购成本没有代际差。平台两档的月折扣都是 0.8，差价就只剩挂牌价的 7.4%。
Q：H20 每 GB 显存最便宜，为什么不选它？
A：显存便宜但算力弱。H20 标 148 TF 是稠密口径，与 H100 的 1979 TF 稀疏口径不是同一基准，拉平后差距仍然明显。显存够用但算力吃紧的训练场景，H20 会成为瓶颈。
Q：H200 标 1979 TF 和 H100 一样，性能真的一样吗？
A：标注值一样，实际不同。标注是峰值算力口径，H200 的优势在显存容量与带宽，长上下文推理、大 batch 训练时体现明显。判断性能要看自己模型的实测吞吐。
Q：H200 带企业专属标签，怎么开通？
A：企业专属档位通常需要资质审核与商务流程，不走自助下单。有需求先联系平台商务确认资质材料与交付周期，价格与库存以审核后的报价为准。
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