部署指南
部署 AI 应用比标准 Web 应用更难，因为长时间运行的请求 (流式传输) 和 高计算需求 (如果托管模型)。
部署选项
| 平台 | 最适合 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| Vercel | Next.js 应用 | 最简单，边缘网络，AI SDK 集成。 | Hobby 计划的超时限制 (10s/60s)。 |
| Cloudflare | 全球低延迟 | Workers AI (免费 Llama 3!), 最便宜。 | 非 Node.js 运行时 (仅 Edge)。 |
| AWS / GCP | 企业级 | 无限扩展，自定义 VPC。 | 设置复杂 (Terraform, IAM)。 |
| Railway / Render | Docker 应用 | 简单，允许长超时。 | 默认没有边缘网络。 |
决策矩阵
超时问题
标准 Serverless 函数通常在 10-60 秒后超时。GPT-4 生成长报告可能需要 30 秒以上。
解决方案:
- 流式传输 (Streaming): 保持连接活跃 (Vercel 支持此功能)。
- 后台任务 (Background Jobs): 使用 Inngest or Trigger.dev 在后台运行 AI 任务，然后推送结果。
- 专用服务器 (Dedicated Servers): Docker 容器 (Railway) 没有硬性超时限制。