你花了三天时间调通了 Dify 工作流，接入了 DeepSeek 模型，测试环境跑得飞起。结果上线第一天，用户量刚过百，应用就开始间歇性失联。
你的第一反应是什么？去查 DeepSeek 的 API 状态页，或者怀疑是不是模型本身不稳定。
但真相往往更朴素——你的基础设施扛不住。
模型只是冰山一角
一个 AI 应用的稳定性，模型 API 大概只占 30%。剩下的 70% 是什么？
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你的 Dify 服务跑在哪里
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数据库连接池会不会被打满
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向量检索服务扛不扛得住并发
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当请求突增时，有没有自动扩容能力
很多开发者把 Dify 部署在一台 2 核 4G 的云服务器上，PostgreSQL、Redis、Weaviate 全挤在一起。平时没问题，一旦用户多了，首先崩的不是 DeepSeek，而是你自己的服务。
省钱的前提是别翻车
从降本增效的角度算一笔账：
传统方案：为了"稳定"，你可能会预购一台 8 核 16G 的服务器，月费 500-800 元。但 90% 的时间，资源利用率不到 20%。
更要命的是，当真正需要扩容时，你得手动操作，可能需要几个小时。这几个小时的宕机成本，远超服务器本身的费用。
在 Sealos 上部署 Dify + DeepSeek 应用，逻辑完全不同：
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按秒计费：闲时自动缩容到最小规格，忙时弹性扩展
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数据库托管：PostgreSQL、Redis 都是独立服务，不会互相抢资源
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一键部署：应用模板直接拉起整套环境，省掉运维时间
实际测算，同等可用性下，成本通常能降 40-60%。省下来的不只是钱，还有你排查"到底哪里崩了"的时间。
稳定性是省出来的
DeepSeek 模型本身的稳定性，你控制不了。但基础设施的稳定性，完全在你手里。
与其在应用崩溃后花三小时定位问题，不如一开始就把架构搭对。Kubernetes 原生的弹性能力，加上 Sealos 对数据库、存储的托管，让你专注于业务逻辑，而不是半夜爬起来重启服务。
下次应用再崩，先别急着甩锅给模型。看看 CPU 和内存的监控曲线，答案可能就在那里。
