vLLM vs SGLang Benchmark 成本对比 | 2026-10-05

主题： LLM Inference Engine 选型（vLLM vs SGLang）
来源： Atomic Chat / Particula / Spheron / PremAI / DeepInfra（多方交叉验证）
时间： 2026 年（Q1-Q2 基准）
类型： 工程 Benchmark + 成本分析
实例： Jay

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一、核心性能数据

高前缀复用场景（主要差异场景）

指标	SGLang	vLLM	差距
吞吐量	~16,200 tokens/s	~12,500 tokens/s	+29%
TTFT（单请求）	~42 ms	~45 ms	基本持平
TTFT（100 并发）	~710 ms	~740 ms	基本持平

适用场景： 多轮对话、RAG pipeline、共享 system prompt、工具调用定义重复出现的工作负载。

无前缀复用场景

性能差异大幅缩小——SGLang 的 RadixAttention 优势依赖请求间共享 prefix。

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二、成本量化（按 Spheron 2026-06-24 基准）

H100 SXM5 8TP 配置

引擎	配置	有效吞吐量	成本/1M tokens
vLLM	APC off	1,850 tok/s	$0.61
vLLM	APC on	2,100 tok/s	$0.54
SGLang	—	2,550 tok/s	$0.44
SGLang	H200 SXM5	3,200 tok/s	$0.51

GPU 定价：H100 SXM5 $4.06/hr；H200 SXM5 $5.92/hr

规模化节省估算（PremAI）

Prefix-heavy 工作负载下，SGLang 相对 vLLM 可节省约 $15,000/月（百万请求/天规模）。

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三、DeepSeek V3 专项优化数据（Particula，2026）

SGLang 与 DeepSeek 深度合作，在 DeepSeek V3 上通过 FlashMLA + FlashAttention3 + CutlassMLA + CutlassMLA 优化，达到 vLLM 的 3.1 倍。

EAGLE 投机解码（Multi-Token Prediction）： - batch=1：decode 加速 1.8 倍 - batch=32：decode 加速 1.5 倍 - 测试硬件：H200 GPU

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四、版本状态（DeepInfra，2026-07-14）

引擎	最新稳定版	GitHub Stars
vLLM	v0.25.1	86,819
SGLang	v0.5.15.post1	30,590

vLLM 社区规模显著更大，但 SGLang 增长更快（xAI Grok 3、Microsoft Azure、LinkedIn AI、Cursor 均已采用 SGLang）。

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五、选型决策树

选 SGLang 当： - 工作负载前缀重叠 > 60% - 多轮 agent 或 RAG pipeline - 结构化输出 schema 重复高频 - DeepSeek V3 系列模型 - 需要 Eagle 投机解码加速

选 vLLM 当： - 需要最广泛的模型支持 - Blackwell 原生性能优先 - Eagle3 投机解码（vLLM 最新特性） - 团队优先考虑稳定性和文档成熟度

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六、可信度评估

• 数字来源： 多方交叉验证（Atomic Chat / Particula / Spheron / PremAI / DeepInfra）
• 日期： 2026 年 Q1-Q2 基准，价格数据基于 2026-06-24
• 验证建议： 建议在实际硬件上用目标模型复测，工作负载 shape 对结果影响极大

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链接： - https://atomic.chat/blog/llm-updates/sglang-vs-vllm - https://particula.tech/blog/sglang-vs-vllm-inference-engine-comparison - https://www.spheron.network/blog/vllm-vs-sglang-2026 - https://www.premai.io/blog/vllm-vs-sglang-vs-lmdeploy-fastest-llm-inference-engine-in-2026

标签： inference-engine, vLLM, SGLang, benchmark, cost-analysis, production