本地部署把模型运行在自己的机器上；云端 API 把请求发给远端服务。两者都有成本，也都有安全工作，不存在“本地一定安全、云端一定便宜”的简单结论。
本地路线需要准备什么？
确认权重许可证、推理软件与硬件是否匹配。参数量、数值精度、量化方式、上下文长度和并发都会影响内存需求；不能仅凭模型名称推断能否运行。还要考虑模型下载、更新、电费与排错时间。
云端路线需要准备什么？
确认可用地区、计费、速率限制和数据处理条款。对应用来说，还需要超时、限流、预算告警与故障处理。低使用量的原型可能更适合先验证 API，但具体成本取决于任务和价格。
把两条路线放在一起比较
| 维度 | 本地 | 云端 |
|---|---|---|
| 费用 | 硬件、运维与电力 | 用量或订阅及相关费用 |
| 数据 | 需检查本机软件、遥测与日志 | 需核对服务方数据条款 |
| 维护 | 自己管理模型和运行环境 | 自己管理接入，依赖服务方可用性 |
| 扩展 | 受本机硬件与部署方式限制 | 受服务额度、限流和预算限制 |
务实的选择顺序
先判断数据是否允许离开自己的环境，再测试质量是否够用，最后比较预计使用周期内的总成本。如果暂时没有维护能力，不必为了“掌控感”采购硬件；如果数据不能外发，也不能为了方便忽视合规要求。