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本地跑AI每小时电费0.12€,用前沿模型反而更便宜?

本地运行AI的电费成本与前沿模型API费用的对比讨论。

本地AI成本对比电费前沿模型
成长分 / 100 56 综合收获、行动、留存与影响

为什么值得读了解本地运行大模型的真实电费成本

思考本地部署与使用前沿API的经济性权衡

关键洞察
  1. 用户所在地电费为0.25€/kWh,范围0.11€到0.35€
  2. 用户使用7900xtx和9800x3D运行Qwen flash,每小时电费约0.12€
  3. 用户质疑如果前沿模型每百万token更快,是否更便宜
转成行动

深入阅读

正文与原文对照

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在紧挨着甚至 Qwen 27b dense 之后运行 Qwen flash,我什么都能做,因为它的速度而坚持用 flash,而且我住的地方电费是 0.25€ 每千瓦时,范围在 0.11€ 到 0.35€ 之间,所以我用 chatgpt 帮我计算我的 7900xtx 加 9800x3D 的总千瓦时消耗,嗯,这就是结果。

据此判断,如果 deepseek flash 确实在每 100 万 token 的使用上更快,那是不是意味着 frontier 对我来说更便宜,还是我哪里算错了?

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讨论精选

fgk55555 (240↑):在家运行 AI 在智能/成本方面很可能是一笔更差的交易。我花时间把我的 GPU 功率曲线调低,而且我自己有太阳能,所以如果我的 GPU 全天候运行能替代我本要付费的 token,那还是挺划算的,但更好的模型往往相当便宜。我可以花大约 2 美元整天运行 GLM-5.3-flash。用你觉得合理的就行。 我喜欢本地运行的其他优势。我可以把我的密码交给我的本地 agent,而不用担心它会不会被用于训练数据。我可以让它翻看我的照片,而不用担心某家公司现在有了我孩子的照片。还有……

Disposable110 (37↑):一小时的 frontier 花了我 40 美元,哈哈。