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本地与 API LLM：成本、性能和隐私的权衡

在本地运行大型语言模型与使用基于 API 的服务之间进行选择，需要根据使用量和具体限制进行复杂的成本效益分析。API 模型按使用量收费，而本地模型则需要大量的硬件和工程前期投入。一个关键的权衡是量化，例如在 RTX 5070 Ti 上使用 Q4_K_M 等技术可以将吞吐量提高一倍，而嵌入相似度损失极小，但这会限制模型的大小和精度。最终，隐私要求和数据驻留等因素可以决定选择，甚至超越纯粹的成本考量。