Tensdaq：重新定义AI算力经济的竞价MaaS生态

1. 引言：Tensor+Nasdaq的范式革命

1.1 理念起源

Tensdaq（Tensor + Nasdaq）—— 将金融市场的动态定价机制引入AI模型服务领域。

我们不再接受"一刀切"的固定定价，而是构建一个由供需双方共同决定价格的实时竞价市场。

1.2 使命宣言

"让每一token的算力成本都反映真实市场价值，消除资源错配，使AI服务真正普惠化"

2. 行业痛点深度解构

2.1 固定定价模式的三大结构性缺陷

问题维度	传统模式影响	Tensdaq解决方案
价格弹性缺失	中小开发者被迫支付过高溢价	动态出价机制，空闲时段成本降低50%+
资源错配	高峰期算力闲置率高达37%*	削峰填谷机制，资源利用率提升至85%+
预算不可控	超额消费风险	严格价格上限保障，预算100%可控

2.2 算力经济学模型

C = \sum_{k=1}^{N} P_k \cdot Q_k \cdot \eta_k

其中：

$P_k$ = 第k次交易时的平台基准价格（由竞价机制动态决定）
$Q_k$ = 第k次交易的算力需求量
$\eta_k$ = 第k次交易的算力调度效率因子
$N$ = 总交易数量

平台基准价格遵循离散动态调整规则：

P_{k+1} = P_k \cdot \big[I(B_k > P_k) - I(B_k < P_k)\big]

其中：

$B_k$ = 用户第k次出价
$I(\cdot)$ = 指示函数（条件成立时为1，否则为0）

价格动态平衡机制：

Tensdaq通过这种精妙的离散价格调整算法，实现了市场的自我调节。
平台价格如同市场的"脉搏"，随着供需关系的变化而跳动。
当需求旺盛时，价格自然上升吸引更多供给；
当供给过剩时，价格下降刺激需求。
这种机制确保了市场始终趋向最优配置，同时为用户提供了成本优化的空间。

3. 核心机制

3.1 双向竞价模型

3.1.1 价格匹配算法(运作机制示例，实际代码不一定相同)

def match_price(user_max_bid: float, current_price: float) -> bool:
    """
    智能匹配引擎核心算法
    :param user_max_bid: 用户在控制台预设的最高出价（元/百万tokens）
    :param current_price: 当前平台基准价格
    :return: 是否匹配成功
    """
    # 初始平台价格基准为0（系统启动时设置）
    if user_max_bid > current_price:
        # 立即成交，平台价格微升
        execute_trade()
        set_market_price()
        return True
    
    elif user_max_bid == current_price:
        # 立即成交，平台价格保持稳定
        execute_trade()
        return True
    
    else:  # user_max_bid < current_price
        # 请求进入等待队列，平台价格微降
        queue_request(user_max_bid)
        set_market_price()
        return False

成交后系统立即进入算力调度阶段，智能匹配最优算力资源。这种精妙的调节机制确保市场始终趋向最优状态，同时保护平台核心竞争力。作为专业MaaS服务，Tensdaq严格遵循价格动态平衡三原则：

成交推动价格微升（激励供给）
未成交推动价格微降（刺激需求）
市场自动趋向动态平衡点

3.1.2 价格曲线特征

谷值区域（市场空闲）： $P \approx 0.3P_{base}$ ，算力调度效率 $\eta$ 接近1.0
均衡区域： $P \approx P_{base}$ ，算力调度效率 $\eta$ 稳定在0.85-0.95
峰值区域： $P \leq 1.5P_{base}$ （价格熔断机制），算力调度效率 $\eta$ 动态调整

3.2 容灾机制设计

3.3 算力调度阶段详解

竞价成交后，系统进入关键的算力调度阶段，这是Tensdaq区别于传统MaaS服务的核心环节：

智能调度引擎：
- 实时分析算力资源分布与负载状态
- 基于用户出价与服务质量要求匹配最优算力节点
- 动态平衡全球算力网络的负载
调度成功率影响因素：
- 出价与市场基准价格的差距（差距越大，优先级越高）
- 算力节点的实时负载与地理位置
调度优化机制：
$\eta(t) = \alpha \cdot \frac{P_{bid}}{P_{base}} + \beta \cdot S_{quality} + \gamma \cdot L_{latency}$
其中：
- $\eta(t)$ = 算力调度效率因子
- $\alpha, \beta, \gamma$ = 权重系数（根据市场状态动态调整）
- $P_{bid}/P_{base}$ = 出价与基准价比率
- $S_{quality}$ = 服务质量指标
- $L_{latency}$ = 延迟因子

调度阶段价值：

此环节不仅确保了算力资源的高效利用，还通过智能匹配机制为用户提供了超出预期的服务质量。
即使在高负载情况下，Tensdaq也能通过全局视角的调度优化，维持系统整体的服务水平。

4. 出价策略指南

任务类型	推荐出价策略	成本节省预期
实时交互	市场均价+15%	保障SLA
批处理	谷值价格-20%	最高节省70%
弹性任务	动态调整区间	平均节省45%

5. 实战指南

5.1 价格设置指南

在Tensdaq找到对应模型
输入您愿意为每百万Tokens支付的最高价格（以输入价格定价，输出价格由模型类型决定输出固定计费倍率）
设置价格时可以直接参考平台标准价，快速算出实际折扣
每个半点（0分，30分）过后可以看到价格被成功应用，可以点击“过去24h市场价”，查看过去最多24小时的价格变化，数据包括每小时平均值，峰谷值。

5.2 API调用示例

curl https://tensdaq-api.x-aio.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'