x402 Compute
一键部署GPU云服务器与LLM端点
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：x402 Compute。 它的用途是：一键部署GPU云服务器与LLM端点 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/x402-compute-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'帮我部署一台 A100 的 GPU 实例，配置 80GB 显存，系统选 Ubuntu 22.04，然后安装 vLLM 并启动一个 LLaMA 3 70B 的推理服务，暴露成 OpenAI 兼容的 API 端点。' 它会自动调用云厂商 API 创建实例，等待启动完成后安装依赖，最终返回一个类似 'https://your-instance:8000/v1' 的地址，并附带 API Key 说明。
介绍
x402 Compute 是一个专注于云计算资源管理的 AI Agent Skill，旨在解决用户频繁操作云控制台、手动配置 GPU 实例、部署大语言模型端点等繁琐流程。它整合了从查看实例规格、选择 GPU 型号、一键启动到自动部署私有 LLM 端点的完整链路，让开发者无需离开对话界面即可完成基础设施搭建。
使用方式极为简单：直接以自然语言描述需求，例如“我需要一台 A100 的 GPU 实例来跑 LLaMA 3”或“帮我部署一个 OpenRouter 兼容的 LLM 端点”。Skill 会自动执行查询可用计划、发起创建、配置安全组、安装依赖等步骤，并返回访问地址。支持多云平台（如 AWS、GCP、Azure）的抽象调用，用户无需关心底层细节。
适合运维工程师、后端开发者和智能体开发者，尤其是需要频繁调试 LLM 推理服务、快速搭建 AI 实验环境的人群。对于需要在不同云厂商间切换使用 GPU 的用户，能显著减少重复操作和记忆成本。
建议在首次使用前配置好云厂商的 API 密钥和默认区域。由于涉及付费资源，建议先通过“list compute plans”查看定价，避免意外产生高额费用。对于已经存在的实例，可配合状态查询和销毁指令管理生命周期。
核心特点
与通用云管理工具不同，x402 Compute 专为 LLM 推理场景优化，内置了 OpenRouter 兼容的端点配置模板，支持一键部署并自动暴露符合 OpenAI API 格式的接口，无需手动安装推理框架和配置反向代理。
注意事项
依赖云厂商 API 的可用性，且无法管理已存在但非通过本 Skill 创建的实例；不支持裸金属服务器或非 GPU 类型的计算资源。
常见问题
如何查看当前的 GPU 实例定价？
直接输入“浏览 GPU 定价”或“列出计算方案”，Skill 会返回各云厂商的可用 GPU 型号及每小时费用。
部署的 LLM 端点是否支持流式输出？
是的，默认开启流式响应，兼容 OpenAI 的 chat completions 接口，可直接用于 OpenRouter 或 LangChain 等工具。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/x402-compute-x-6/raw/index.md 读取 x402 Compute 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/x402-compute-x-6/raw/index.md（查看排版版本）