Bas Nijholt 在10月2日的一篇文章中说，自己用两张 RTX 3090 运行 Qwen3.8 27B，但目的并不是省钱。文章随后在 r/LocalLLaMA 引发讨论。
他的计算显示，电价超过每千瓦时14.5美分时，仅电费就高于 GPT-6 Luna API 的账单。若计入显卡购买成本，三年回本需要免费电力下每天使用4小时，或在每千瓦时18美分时每天使用8.5小时。
然而，与托管同一个 Qwen3.8 27B 的 API 相比，自托管更便宜。决定结论的是 API 比较对象，而不只是硬件。
作者后来补充了128GB的 Mac、DGX Spark 和 AMD AI Max 设备。按其估算，即使电力免费，设备成本也需要6至10年才能收回。
硬件成本和未对齐的模型质量
对于已持有的硬件，只计算电费可以说明增量成本；如果是新购设备，就不能忽略购置费、使用时长和维护投入。
模型质量也尚未严格对齐。Nijholt 说明，他没有在本地量化模型上重新跑对比基准测试，而是采用 API 版本的 Qwen 得分。
此前未能直接复核 Reddit 评论。因此本文介绍的是作者的计算和公开讨论，并非独立复测的同任务成本实验，也不代表用户共识。
按实际任务计算的项目
更可比的方法是让本地与 API 处理相同任务，先记录完成率、延迟和重试次数，再计入硬件费用、电价和每天运行时间。
隐私、离线使用和模型控制权可以成为额外付费的理由。作者也提到乐趣和控制权。
本地 LLM 是否划算，取决于使用强度、比较的 API 模型以及真正完成了多少工作，而不只是显卡价格。