结论
- 流量不稳定或 GPU 利用率不高时，先选托管 API。
- 隐私、离线控制、高利用率比接入速度更重要时，再考虑本地。
- 真实指标是每个成功任务成本，要算重试、运维、电费、GPU 空闲时间。
- 买 GPU 前，先用 DeepSeek/Qwen/硅基流动做低成本 API 基线。
怎么做
- 用真实日志或一周 pilot 估算月输入/输出 tokens 和峰值并发。
- 按 DeepSeek、Qwen、硅基流动、Groq、OpenRouter 价格估算托管成本，并加入重试。
- 估算本地成本：GPU 租赁/折旧、电费、存储、监控、升级、工程师时间。
- 同一组 20 个任务分别跑托管 API 和本地模型，对比通过率、延迟、失败率。
- 先托管上线，只有高量稳定后台任务证明划算后再迁本地。
推荐路径对比
| 平台 | 免费/额度 | 适合 |
|---|---|---|
| DeepSeek | $5 注册 / 当前控制台额度 | 文本和代码低成本托管基线 |
| 通义千问 | 7000 万 tokens | 国内代码和长上下文托管路线 |
| 硅基流动 | 免费模型 + ¥14 额度 | 无需 GPU 运维的国内开源模型 |
| Groq | 开发者免费限额变化 | 先用高速 API 验证低延迟需求 |
| OpenLLMAPI | 注册体验额度 | 本地化前统一比较多条托管路线 |
自有平台承接
想先拿 API 成本日志，再决定是否本地化？
用一个 OpenAI 兼容 key 跑 DeepSeek、Qwen、GPT、Claude、Gemini 对比，只把真正更便宜的任务迁本地。
FAQ
本地 LLM 什么时候开始更便宜？
通常要 GPU 每天多小时高利用率、批处理稳定，或已有合适硬件。GPU 空闲会迅速吃掉成本优势。
本地成本最容易漏算什么？
运维时间、推理服务 bug、监控、存储、升级、量化测试、电费，以及模型质量差导致的重试。
隐私敏感应用一定要本地吗？
经常值得考虑，但也可以评估私有云、区域供应商、脱敏、数据保留策略。成本不是唯一约束。
最稳迁移路径是什么？
先用 OpenAI 兼容托管 API，记录真实需求，再只把已证明高量的任务迁到本地或专用推理。