Почему локальный LLM почти никогда не экономит деньги (реальный расчёт)
Все уверены: запустил LLM сам — сэкономил на API. Я работал с обеими схемами: облачные провайдеры и локальные инстансы 7B/14B. И готов сказать прямо: в 80% случаев самостоятельное развертывание выходит дороже. Люди считают только токены, но не считают скрытые расходы.
Скрытые расходы локального LLM, которые никто не считает
- 1. Аренда GPUДаже минимальная карта для 7B модели стоит от 8–12 тыс. рублей в месяц. Облачный API при малой и средней нагрузке стоит в разы дешевле.
- 2. **Обслуживание инженера**Модели падают, перегружаются, утекает память, слетают драйверы. Поддержка инстанса — это минимум 2–3 часа в неделю рабочего времени.
- 3. **Электричество и охлаждение**Постоянная работа GPU даёт высокое энергопотребление. На дистанции месяц/год это выливается в крупную сумму.
- 4. **Нет масштабируемости**При всплеске трафика локальная модель сразу начинает тормозить, очередь растёт, пользователи ждут. Облачные API масштабируются автоматически.
- 5. **Более низкое качество = лишние запросы**Локальные модели чаще галлюцинируют, требуют повторных вызовов, ручной доработки. Это дополнительные токены и время.
Реальный расчёт на средний проект
Возьмём стандартную нагрузку:
1200 запросов в день, небольшие рабочие задачи
- Облачный LLM API: ~ 800–1200 руб/месяц
- Локальный LLM (аренда + обслуживание): ~ 11 000–15 000 руб
/месяц Разница в 10–12 раз.
Локальная модель начинает окупаться только при огромном трафике от 15–20 тыс.
запросов в день.
У обычных проектов такого объёма нет.
Когда локальный LLM всё же нужен
Есть только три сценария, где он оправдан:
1. Строгая конфиденциальность, данные нельзя отправлять на внешние сервисы
2. Очень большой постоянный трафик
3. Корпоративные требования безопасности
Во всех остальных случаях локальное развертывание — это переплата и лишняя головная боль.
Раньше я тоже думал, что самостоятельный инстанс — это выгодно. Но цифры показывают обратное. А вы что используете в проде: локальную модель или облачное API? Почему? Пишите в комментах.