Supabase SaaS 成本優化：如何將成本降低 95%

前言

當我開始構建 AI SaaS 平颱時，麵臨一箇關鍵問題：如何以最低成本爲數百箇客戶提供後端服務？ 傳統方案讓我望而卻步：

每箇客戶獨立服務器：$200/月 × 100 = $20,000/月
卽使月收入 $10,000，也會虧損 $10,000

經過深入研究和實踐，我找到瞭一箇方案：將成本降低 95%，從 $20,000 降到 $1,000。

本文將分享這箇完整的成本優化策略。

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目録

[成本睏境](#成本睏境)
[三種架構方案對比](#三種架構方案對比)
[核心優化技術](#核心優化技術)
[實際成本計祘](#實際成本計祘)
[生産環境配置](#生産環境配置)
[ROI 分析](#roi-分析)
[總結](#總結)

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成本睏境

傳統方案的成本陷阱

很多開髮者初次構建 SaaS 時會採用"一客戶一實例"的方案：

客戶 A：
├── 服務器：$40/月
├── 數據庫：$25/月
├── 存儲：$10/月
└── 帶寬：$5/月
總計：$80/月
100 箇客戶：$8,000/月
1000 箇客戶：$80,000/月

問題：

成本隨客戶線性增長
利潤空間被壓縮
小規模客戶無法盈利
管理複雜度爆炸

理想的成本結構

目標：成本與客戶數量解耦
100 箇客戶：$500/月（每客戶 $5）
1000 箇客戶：$1,000/月（每客戶 $1）
10000 箇客戶：$2,000/月（每客戶 $0.2）

如何實現？ 多租戶架構 + 資源共享

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三種架構方案對比

方案 1：Database-per-Tenant（完全獨立）

架構：

┌─────────────┐
│  客戶 A     │ → 數據庫 A (2 GB 內存)
└─────────────┘
┌─────────────┐
│  客戶 B     │ → 數據庫 B (2 GB 內存)
└─────────────┘
┌─────────────┐
│  客戶 C     │ → 數據庫 C (2 GB 內存)
└─────────────┘
總內存：6 GB（3 箇客戶）

成本分析（100 客戶）：

服務器需求：
├── 內存：200 GB（2 GB × 100）
├── CPU：40 核（0.4 核 × 100）
└── 存儲：2 TB（20 GB × 100）
雲服務器成本：
├── AWS RDS：$3,000/月
├── DigitalOcean：$2,400/月
└── 自建服務器：$800/月
推薦：$800-3000/月

每客戶成本： $8-30/月

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方案 2：Schema-per-Tenant（Schema 隔離）

架構：

PostgreSQL (單數據庫)
├── Schema: customer_a (獨立錶)
├── Schema: customer_b (獨立錶)
└── Schema: customer_c (獨立錶)
總內存：6 GB（共享 + 3 箇 Schema）

成本分析（100 客戶）：

服務器需求：
├── 內存：16 GB
├── CPU：8 核
└── 存儲：500 GB
雲服務器成本：
├── AWS RDS：$400/月
├── DigitalOcean：$160/月
└── 自建服務器：$80/月
推薦：$80-400/月

每客戶成本： $0.80-4/月 節省： 60-75%（對比方案 1）

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方案 3：RLS + 共享錶（終極優化）⭐

架構：

PostgreSQL (單數據庫 + 單 Schema)
└── conversations (共享錶)
    ├── Row: customer_a, data...
    ├── Row: customer_b, data...
    └── Row: customer_c, data...
總內存：1.5 GB（單實例 + RLS）

成本分析（100 客戶）：

服務器需求：
├── 內存：4 GB
├── CPU：2 核
└── 存儲：100 GB
雲服務器成本：
├── AWS RDS：$100/月
├── DigitalOcean：$40/月
└── 自建服務器：$10/月
推薦：$10-100/月

每客戶成本： $0.10-1/月 節省： 90-95%（對比方案 1）

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成本對比錶

100 客戶規模

| 方案 | 月成本 | 每客戶成本 | 對比方案 1 | 對比方案 2 | |------|--------|-----------|-----------|-----------| | Database-per-Tenant | $2,000 | $20.00 | - | - | | Schema-per-Tenant | $400 | $4.00 | -80% | - | | RLS + 共享錶 | $50 | $0.50 | -97.5% | -87.5% |

1000 客戶規模

| 方案 | 月成本 | 每客戶成本 | 對比方案 1 | 對比方案 2 | |------|--------|-----------|-----------|-----------| | Database-per-Tenant | $20,000 | $20.00 | - | - | | Schema-per-Tenant | $4,000 | $4.00 | -80% | - | | RLS + 共享錶 | $500 | $0.50 | -97.5% | -87.5% |

10000 客戶規模

| 方案 | 月成本 | 每客戶成本 | 對比方案 1 | |------|--------|-----------|-----------| | Database-per-Tenant | $200,000 | $20.00 | - | | Schema-per-Tenant | $40,000 | $4.00 | -80% | | RLS + 共享錶 | $2,000 | $0.20 | -99% | ---

核心優化技術

1. Supavisor 連接池（關鍵！）

問題： PostgreSQL 的連接很"重"

1 箇連接 ≈ 10 MB 內存
1000 箇連接 = 10 GB 內存 ❌
10000 箇連接 = 數據庫崩潰