🏷️ 成本分析

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详细对比Ollama、vLLM、Text Generation Inference、LocalAI和llama.cpp五种私有化部署方案在硬件需求、推理性能、运维成本和扩展能力上的差异，附真实预算案例。

一边是数据私密、零成本跑API的本地开源模型，一边是性能碾压、免维护的云端闭源大模型。很多人纠结很久却算错了账。本文从显存门槛、真实TCO、性能差距落到具体场景，给你一张2026年该用本地的清单和该上云的清单。

拆解AI客服的部署成本、token消耗、转人工率、硬件投入，用真实运营数据对比人力量本，告诉你什么样的业务适合、什么时候回本。

数据要留本地、又怕自建太贵,到底该本地部署还是走云端API?本文从硬件成本、单token成本、数据合规与模型能力四个维度,给出决策树与混合方案,帮你不再为『该把AI放哪』纠结。

云端API便捷但按量计费，本地部署省成本但门槛高。本文用成本模型和场景矩阵，帮你在云端与本地之间做出可量化的选择。