硬件折旧成最大开销：实测 Apple Silicon 本地运行大模型成本竟高于 OpenRouter

本文通过详实的数据分析，对比了在本地 Apple Silicon 硬件上运行大模型与使用云服务 OpenRouter 的经济成本。作者以配备 M5 Max 芯片和 64GB 内存的 MacBook Pro（售价 4299 美元）为测试对象，模拟运行 Gemma 4 31b 等高性能模型。分析表明，尽管本地推理的电费成本极低（约每小时 0.02 美元），但高昂的硬件购置价格导致设备折旧成为主要开销。结合 10 至 40 tokens per second 的实际推理速度，在假设设备使用寿命为 3 至 5 年的情况下，本地推理每百万 Token 的综合成本约为 1.50 至 4.79 美元。相比之下，OpenRouter 提供的同类模型服务价格仅为每百万 Token 0.38 至 0.50 美元，且云端推理速度（60-70 tokens/s）是本地实测速度的两倍以上。文章进一步指出，对于从事 AI 编程的专业人士而言，其时间成本远高于算力节省的费用，云端服务在性价比和响应速度上均占据绝对优势，只有在极端的设备寿命或极低的电力价格假设下，本地部署才具备成本竞争力。

事件分析

💡 核心观点：打破“本地 AI 更省钱”的迷思：硬件折旧导致端侧推理成本反超云服务，云端算力的规模经济仍是当前最优解。