很多人在評估 AI 時，心中都會冒出這個問題：
「我是不是該自己架一套本地 LLM？
還是直接用雲端比較省？」
答案其實不是立刻買硬體、也不是立刻刷 API，
而是要先想清楚一件事：
👉 你付錢的方式，到底是「一次性」，還是「每天都在燒」？
先給結論（一句話版）
本地 LLM 會在「使用頻率高、長時間運作、資料內部化」的情況下，
明顯比雲端省錢。
反過來，如果你只是：
- 偶爾用
- 測試用
- 不確定會不會常用
👉 雲端幾乎一定比較便宜。
先拆解兩種成本模型（非常重要）
☁️ 雲端 LLM 的成本本質：持續租金
雲端成本通常來自：
- API token 用量
- GPU 推論時數
- VRAM 長時間占用
- 網路流量
特性是：
- 用越多，付越多
- 不用時才省
- 長期容易「不知不覺爆表」
📌 雲端是 OPEX（營運費）。
🖥️ 本地 LLM 的成本本質：一次性投資
本地成本通常是：
- GPU / 主機一次性採購
- 電力
- 少量維運時間
特性是：
- 前期貴
- 後期邊際成本接近 0
- 用越久，單次成本越低
📌 本地是 CAPEX（資本支出）。
關鍵問題不是「貴不貴」，而是「用多久」
一個非常重要的觀念
本地 LLM 不是用來「省第一個月的錢」，
而是用來「省第二年以後的錢」。
什麼情況下，本地 LLM 開始贏過雲端？
以下是實務上最常見、也最關鍵的 5 個轉折點。
① 使用頻率「每天都在用」
如果你的 AI：
- 每天用
- 一天多次
- 多個部門在用
那雲端的：
- API 費
- GPU 小時計費
會變成 固定月費。
👉 這是本地開始佔優的第一個訊號。
② 推論是「常駐服務」，不是偶發任務
雲端很適合：
- 跑完就關的訓練
- 偶爾呼叫的 API
但如果你的 LLM：
- 24/7 常駐
- 等使用者來問
- 每次都要立即回應
那你其實是在 「長租 GPU」。
📌 長租 ≠ 彈性，通常 ≈ 昂貴。
③ 資料是內部文件、不能外流
當你的 AI 用的是：
- 內部文件
- 合約、法務
- ERP、EIP、內部流程
即使雲端技術上可行，你仍然需要：
- 額外資安審查
- 合約與風險控管
- 擔心資料留存
👉 本地 LLM 在這裡不只省錢，還省心。
④ 使用人數穩定，而不是爆量
本地 LLM 非常適合：
- 使用人數可預期
- 10 人、20 人、50 人
- 不是突然衝到幾千人
📌 因為：
- 雲端是「用量越大越貴」
- 本地是「人數增加，邊際成本很低」
⑤ 已經知道「這會是長期工具」
如果你的判斷是：
- 這不是 PoC
- 這會用 2–3 年
- 會成為日常工具
👉 那你其實已經在做 長期投資，
而不是臨時消費。
什麼情況下，雲端還是比較省？
請老實對照下面這些情況 👇
☁️ 雲端比較划算，如果你是：
- 偶爾用、低頻使用
- PoC / Demo 階段
- 使用量高度不確定
- 需要快速上線
- 不想管任何硬體
📌 雲端的優勢是「不確定性低風險」。
一個超實用的判斷表
| 問題 | 偏向雲端 | 偏向本地 |
|---|---|---|
| 使用頻率 | 偶爾 | 每天 |
| 推論型態 | 偶發 | 常駐 |
| 使用人數 | 不確定 | 穩定 |
| 資料性質 | 公開 / 不敏感 | 內部 / 敏感 |
| 成本型態 | 希望小額月費 | 可接受一次性投資 |
| 使用年期 | < 1 年 | ≥ 2 年 |
👉 右邊勾越多，本地越合理。
一句話請直接記住
雲端是為「不確定性」付費，
本地是為「確定性」投資。
最後結論
本地 LLM 並不是一開始就最便宜，
但在「高頻、長期、內部使用」的情境下，
幾乎一定會比雲端便宜。
真正該問的不是：
- 「本地是不是比較省？」
而是：
- 「我們是不是已經用到，該轉成本地的那個階段？」