推文

@fireandstart · 2026-10-14 13:49

这组对比把一个常被混在一起的问题拆开了：团队究竟是在为“每次推理”付费，还是在为“持续并发的容量”买单。若编码代理只是间歇运行，按量调用前沿模型可能更省，也省去机器闲置、驱动维护、显存管理和模型更新的成本；如果高峰时大量任务同时运行、代码和上下文不能离开内网，或者等待时间会拖慢开发，自建 GPU 则可能换来可预测的吞吐和清晰的数据边界。关键是把账算完整：设备折旧与利用率、功耗散热、运维工时、量化后的质量差异、订阅并发限制、token 价格、重试和排队时间，都放进同一时间窗。还要用真实任务做比较，不能只看 tokens/s：编译失败修复、跨文件理解、工具调用成功率、上下文长度和人工返工，才是工程团队真正承担的成本。多数团队也不必二选一：本地模型可以处理低风险分类、索引和简单改动，复杂任务再升级到云端模型；但要明确路由条件并记录每类任务的实际费用，避免“本地免费”掩盖折旧，也避免“云端便宜”忽略长上下文与重试支出。

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