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本機推論 · 成本結構 · 開源模型 · Apple Silicon · 成本比較2026年9月的工具,價格讀取於2026年10月12日

本機 AI 到底多少錢

四十三年,是上個月的價格

一個單頁試算工具問:買一台機器在本機跑開源模型,相較於按 token 向雲端租用同一個模型,要多久才回本。在它的預設設定下——一台 $3,499 的 Mac Studio、一個 270 億參數的模型、一天五十萬 tokens——答案是 43.6 年,而這個數字傳開了。這個數字站得住腳:它公開了資料與公式,報導中的十三個數字全部能完全重算出來。真正有意思的,是這個數字取決於什麼。把這台機器的電費算成零,答案只動了不到百分之四。換一家租用的業者,在今天提供同一個模型的二十家之中,同一台機器、同一個模型、同一天,答案可以從 19 年到 183 年。

算術沒問題,有問題的是上面的日期 工具說了什麼、哪些能用它自己的檔案重算出來,以及那些檔案寫成之後有什麼變了。

  • 43.6以該工具公開的預設設定計算,回本所需年數
  • 13 / 13能用該專案自己的資料檔完全重算出來的公開數字
  • 0 / 98其資料中涵蓋該預設機器的實測速度筆數
  • 19 – 183今天提供該模型的 20 家業者,回本年數的範圍
  • 3.8%若這台機器的電費是零,答案會變動的幅度
證據等級內容依據
已確認報導中的每一個數字——每月帳單、電費、省下的錢、記憶體、速度、等待時間,甚至「39 款中有 27 款塞得下」——都能用該專案自己的資料與自己公開的公式完全重算出來。四個資料檔與那條公式,全部公開。於2026年10月12日在此重算。
已確認那個答案背後的價格是2026年9月3日查核的。今天依該工具自己的規則——最便宜的現役業者——即時查詢,同樣的工作量只要約四分之一的錢,回本年限因此被推到大約 180 年。資料檔記錄了規則與日期;該市集自己的 API 於2026年10月12日查詢。
已確認現在有二十家業者提供該模型。輸入價格相差 25 倍,輸出價格相差 3.5 倍,因此同一台機器、同一個模型、同一天的回本年限,從 19 年到 183 年都有。全部二十個端點及其價格,取自該市集自己的 API,2026年10月12日。
已確認該預設機器在這個專案的 98 筆實測中完全沒有速度量測——資料彙整時它還沒出貨——而專案自己就這麼寫。逐筆讀過的量測檔,以及該專案自己列出的已知缺口。
已確認,但此處無法驗證作者自己的歸納:一天一百萬 tokens 時,該能力級距中最快的回本是 8.3 年,要降到一年以內,得來到一天約 2000 萬 tokens。2026年9月15日寫在一則公開論壇討論串中,所依據的價格是十二天前查核的。
未經證實今天最便宜的那些價格是不是促銷價。同一個模型上 25 倍的價差讓人不得不問,而市集資料裡沒有答案。二十個端點都標示為現役;沒有任何欄位能區分常態價與促銷價。

這個數字是什麼

一個正確的計算:基於明講的假設、來自明講日期所查核的資料,而這個專案把三者都公開,還自己列出了缺口。

它不是什麼

它不是一個常數。其中兩個輸入能讓答案變動十倍以上,而且兩個都已經變了;看起來最關鍵的那兩個——機器的速度與耗電——加起來讓答案變動不到百分之五。

從價格查核到價格,三十九天 資料是在它所描述的那台機器上市之前彙整的,而那個數字在四週後才傳到新的讀者手上。

  1. 2025年3月12日一個研究團體發表了整個問題所繫的趨勢:達到某一能力水準的價格一路陡降,在某一項基準上一年可達 40 倍。
  2. 2026年9月3日該專案記錄其價格與預設值已查核。預設模型的定價為每百萬 tokens 輸入 $0.32、輸出 $2.50,依據的規則是「最便宜的現役端點」。
  3. 2026年9月15日試算工具被貼到一個公開論壇,得到 47 分與 99 則留言,而第一則就否定了這個前提:該留言者寫道,隱私讓它「當下就回本」。
  4. 2026年9月22日預設設定中的那台機器出貨——比描述它的資料彙整時間晚了十九天。計算中它的速度是從記憶體頻寬推估的,而且有標明。
  5. 2026年10月11日這個數字被報導給中文讀者,距其發表二十六天,距其背後價格被讀取三十八天。
  6. 2026年10月12日同一個模型的即時價格在二十家現役業者上被讀取。依該工具自己的規則,這份工作量現在只要記錄值的約四分之一,而那二十個價格彼此之間也不一致。

四個輸入,只有兩個有分量 下表每一列只動一個輸入,其餘維持公開的預設值。

公式是公開的,而讀懂它就完成了大半工作。雲端那一側被計入輸入與輸出 tokens。本機那一側被計入的,是產出 tokens 期間燒掉的電——不含待機耗電、不含讀取你的提示所花的時間、不含折舊、不含這台機器其他用途該分攤的部分。不管這算什麼,它都不是一個刻意跟「買機器」作對的算法:在營運成本這一側,它對本機這台盒子已經寬厚到算術允許的極限,而硬體價格被留在那裡獨力承擔一切。

這正是為什麼算式中本機那一側幾乎動不了答案。在公開的預設值下,電費是雲端帳單的 3.8%,所以看起來像是本機這台機器全部重點的那兩個數字——速度與耗電——其實沒什麼空間可走。速度砍半,四十三年加上十四個月。速度變四倍,減掉十五個月。把電費變成零,答案仍然是 42 年。

這也重新界定了該專案最常被引用的那條但書。它的資料裡有 98 筆實測速度,而它自己預設的那台機器一筆也沒有——寫這個檔案時它還沒出貨;專案在自己的已知缺口清單裡就這麼說了。那是一個真實的缺口,而且它完全決定了時間成本——一千個 tokens 四十秒、一天多等一刻鐘。但它幾乎完全不決定金錢。

真正決定答案的那兩個輸入,是 API 價格與用量。先說用量:預設是一天五十萬 tokens,而這個答案就是關於這個數字的事實。三年回本需要一天 730 萬 tokens,一年回本需要 2180 萬,兩者都在這台機器自己公開的 3460 萬上限之內。作者用他自己的話說了同一件事——要降到一年以內,得「以一天約 2000 萬 tokens 的規模跑代理人」。再說價格:請看下一節,因為一個數字撐不住它。

  • 3.8%電費佔它要擊敗的那筆雲端帳單的比例
  • 42.0若這台機器用的是免費的電,回本年數
  • 7.3M三年回本所需的每日 tokens,預設值是五十萬
動一個輸入回本年限相對於 43.6 年
速度推估砍半,25 降至 12.5 tok/s45.4+4.1%
速度推估變四倍,25 升至 100 tok/s42.4−2.8%
耗電加倍,145 升至 290 W45.4+4.1%
電價採官方最新數字 18.31¢43.8+0.3%
電費為零,0¢/kWh42.0−3.8%
API 價格:今天最便宜的現役業者182.9+319%
API 價格:今天最貴的現役業者19.1−56%
用量提高到一天 730 萬 tokens3.0−93%
用量提高到一天 2000 萬 tokens1.1−97%

「雲端價格」不是一個數字 二十家業者、同一個模型、同一天,以及各自對同一台機器所隱含的回本年限。

價格帶(每百萬 tokens)業者數這份工作量回本年限
最便宜:輸入 $0.040、輸出 $1.3502$1.85/mo182.9 yr
每月 $4 以下9$1.85–3.9279.6–182.9 yr
每月 $4 至 $109$5.09–9.4631.7–60.3 yr
每月 $10 以上2$14.46–15.5419.1–20.5 yr
試算工具中的數字,2026年9月3日查核—$6.94/mo43.6 yr
  • 沒人提到的那個開關

    43.6 年是這些設定能給出最寬厚的答案

    預設為關閉

    • 工具有一個選項可以讓 API 價格持續下跌。它預設是關的,所以那個頭條數字是把今天的價格拉平四十三年。
    • 它自己的註記:價格「並沒有那樣走」,而把這個選項打開會「把回本時間往後推」。
    • 該註記說,過了某個點,「API 比你的電費還便宜」,而回本「根本就到不了了」。
  • 它沒算進去的

    而且一條一條寫了出來

    出自該專案自己的檔案

    • 整筆購機支出都算在推論頭上。這台機器拿去剪影片、編譯或做別的事,一毛都不折抵;二手轉手殘值也不攤提。
    • 2026 年機型的耗電數字是替代值,因為製造商根本沒公布;每一筆受影響的資料都有標記。
    • 每日上限把「讀取你的提示」當成不花時間。它自己的註記:真實上限「很可能低 20 至 30%」。
  • 它無法定價的

    第一則回應就否定了這個前提

    公開論壇,2026年9月15日

    • 「它當下就回本了,因為[那些供應商]再也看不到我在做什麼……如果我要把一部分的思考交給一台機器,我想擁有那台機器。」
    • 另一則回應則提出了對該工具有利的方法論觀點:公平的比較對象,是跑同一個開源模型的業者——而它正是這樣做的。
    • 離線穩定性、條款不會變、價格不會變、沒有內容審查,都屬於同一類:真實存在,但無法用「每月幾美元」表達。
另外值得知道的內容
有日期的數字不等於錯的數字這個計算記下了它用的規則與使用的日期。之後價格變動,只會讓這個數字變舊,不會讓它變假——而在這個領域,一個數字五週就可以變舊。
「最便宜」是規則,不是某一家業者資料檔記的是規則與日期,從不記落在哪一家業者,所以九月的數字和十月的數字無法追到同一家。
價差是一個問題,不是一項建議本文沒有測試那二十家業者任何一家的延遲、吞吐量、資料保存或可靠度。同一個模型上 25 倍的價差,是去看一看的理由,不是挑最低那一家的理由。
讀不到的部分製造商自己的購買頁確認了預設那一階記憶體前後兩階的價格,但設定價格是用腳本繪製的,所以 $3,499 依據的是該專案的資料檔與它所引用的來源。

哪一種取得推論的方式,適合哪一種人 這個計算把一個問題回答得很好。但那不是唯一的問題,而且對每個人來說也不是同一個問題。

  • 用租的

    如果你的理由是那筆帳單

    一天五十萬 tokens 或更少

    • 最強的地方:沒有前期支出、永遠不會變成買錯的機器,而且你什麼都不做它也在變便宜。
    • 在這個用量下,帳單一個月只有幾塊美元,而要靠它攤平硬體得花上數十年。
    • 代價:你的工作送到別人的機器上,而價格、條款與模型都可能在你不參與的情況下改變。
  • 用買的

    如果你的用量本來就在那裡

    一天數百萬 tokens,天天如此

    • 最強的地方:把固定成本換成無上限的使用。機器不按 token 計費,所以用得越重,它看起來越划算。
    • 一天 730 萬 tokens 三年回本,一天 2000 萬約一年——兩者都在這台機器自己的上限之內,也都遠高於預設值。
    • 代價:它每個 token 都比資料中心慢,而你想擊敗的那個託管價格,正在你腳下往下掉。
  • 還是買

    如果你的理由從來就不是那筆帳單

    機密工作,或沒有網路

    • 最強的地方:那些試算工具沒有欄位可放的東西。工作不離開這個房間、條款不會改、沒網路也能跑。
    • 當保密是法律要求而不是個人偏好時,回本這個問題根本就不會出現。
    • 代價:誠實面對你買的就是這個。上面的算術既不是反對它的理由,也不是支持它的理由。

已確立

這個算術是對的,而且能用公開資料重算出來。在一天五十萬 tokens 的用量下,這台機器在帳單上遠遠無法回本,而這個差距對「機器本身的任何參數」都不敏感。

尚未定論

託管價格未來會是多少。以一次讀取來看,三十九天內跌了約四倍;今天二十家業者彼此相差 25 倍;而該工具引用的趨勢,出自一份它自己的註記都說早於今年的分析。

這點請鬆著拿

任何單一的回本數字,包括本頁上的每一個。它們都是「一個每週都在動的價格」的快照,而且是在某人選定的用量水準上算出來的。用你自己的那兩個數字重跑一次吧;其餘的幾乎都不重要。

  • 先把你自己的那兩個數字弄清楚:一天多少 tokens,以及你實際會用的那家業者的價格。這兩者合起來能讓答案變動十倍以上。機器的速度與電費,兩者加起來不到百分之四。
  • 看清楚任何回本數字上的日期,包括本文這個。那個頭條背後的價格,在傳到新讀者手上時已經是五週前的了,而這段期間那份工作量的價格變動了約四倍。
  • 為你會用的那家業者定價,而不是為「雲端」定價。今天有二十家在提供這同一個模型,輸入價格相差 25 倍。你挑哪一家,對答案的影響比你買得到的任何東西都大。
  • 如果你是為了隱私而買這台機器,就直說,別再算這筆帳了。這個計算把整筆購機支出都算在推論上,對機器做的其他任何事都不給折抵。它回答的是一個關於錢的問題;而那從來就不是你在問的那個問題。

快速筆記

  1. 解說 · 價格查於2026年10月12日

    在家跑 AI,回得了本嗎?

    Sunk Cost 計算器怎麼運作、背後的概念,以及它的數字真正取決於什麼。

    給入門者與實務者1 / 16

  2. 問題

    買一台機器,還是按字數租用 AI?

    買:在家跑

    硬體一次付清,之後只付電費。就像買車。

    租:用線上 API

    模型每讀、每寫一小段文字就付一點錢。就像搭計程車。

    唯一的問題

    這筆購買要多久才能把價錢賺回來?

    2 / 16

  3. 這個工具

    Sunk Cost 是一個免費、開源的回本計算器

    由一位開發者打造,用來檢驗一個流行說法:買台 Mac、在本機跑模型,它就會自己回本。它的 README 說明了用意:「它願意說『這回不了本』。這就是產品本身。」

    • 39款當代開放模型(資料共 55 款)
    • 56台機器:Mac、顯示卡等
    • 9月15日2026年發表於 Hacker News

    資料、公式與缺口全部公開3 / 16

  4. 頭條數字

    一台 $3,499 的 Mac 要 43.6 年才回本

    M5 Max、64 GB 的 Mac Studio,跑 Qwen3.8 27B,一天 50 萬 tokens。省下的錢一天只有約 $0.22。

    • 43.6年回本(公開的預設設定)
    • 13 / 13項公開數字可完全重算
    • 9月3日其 API 價格的查核日

    算術正確,價格來自明講的日期4 / 16

  5. 概念一 · Tokens

    AI 以 token 讀寫,你按 token 付費

    什麼是 token?

    一小段文字,常是一個字詞的一部分。模型以它計數,也以它計價。

    輸入與輸出

    輸入是你送出的:問題、檔案、對話紀錄。輸出是模型寫回來的。

    每百萬的價格

    工具在9月3日記下的:Qwen3.8 27B 每百萬輸入 $0.32、每百萬輸出 $2.50。寫比讀貴。

    5 / 16

  6. 方法

    整個計算只有三步

    1. 1每日 API 帳單輸入 tokens × 輸入價格 + 輸出 tokens × 輸出價格
    2. 2每日在家的電費產生輸出所花的時數 × 機器瓦數 × 電價。本機這一側就只算這個。
    3. 3回本天數機器價格 ÷(API 帳單 − 電費)。如果省下的是零或負數:永遠回不了本。

    公式公開在專案的 README6 / 16

  7. 實際算一遍

    把預設值一路算到 43.6 年

    步驟算式每日
    API 輸入468,750 tokens × 每百萬 $0.32$0.150
    API 輸出31,250 tokens × 每百萬 $2.50$0.078
    在家電費0.35 小時 × 145 W × $0.17/kWh$0.009
    省下0.228 − 0.009$0.22
    回本$3,499 ÷ 0.2196 = 15,936 天43.6 yr

    電費幾乎不算數

    它只占 API 帳單的 3.8%。145 W 是專案自己的暫代值,因為 Apple 沒有公布2026年機型的耗電數字;就算電費全免,答案仍是 42 年。

    7 / 16

  8. 概念二 · 記憶體頻寬

    在家的速度,受限於記憶體能被讀多快

    每寫一個字,機器都要把整本書重讀一遍。水管更粗、或書更薄,就寫得更快。

    • 614 GB/sM5 Max 的記憶體頻寬
    • 18.6 GB每個 token 要讀的量:權重加 KV 快取
    • 24.8 tok/s614 ÷ 18.6 × 0.75 效率:推估值
    • 0 / 98筆實測速度資料涵蓋任何 M5 機器

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  9. 概念三 · 上下文視窗與 KV 快取

    對話越長,要的記憶體越多、跑得越慢

    上下文視窗

    模型一次能看在眼裡的文字量,例如 32k tokens。它的短期記憶。

    KV 快取

    模型對讀過的每個 token 留下的筆記,免得重算。筆記隨每個 token 增長:這個模型在 32k 時是 2.15 GB。

    塞不塞得下

    權重加 KV 快取必須放得進可用記憶體。64 GB 的 Mac 給 GPU 用的是 48 GB,39 款當代模型中有 27 款在 32k 下放得進。

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  10. 概念四 · 預填與解碼

    讀提示很快,寫很慢

    預填:讀

    整個提示一次平行處理,受限於原始算力。

    解碼:寫

    一次一個 token,每個都要重讀記憶體,受限於頻寬。在家每秒幾十個 tokens。

    簡化之處

    工具只計解碼時間,把輸入當成免費。它的 README 說,在輸入很重的工作上,真實的每日上限可能低 20–30%。

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  11. 概念五 · 提示快取

    重送的文字常常大打折扣計費

    當提示的開頭和業者最近看過的一樣,業者會重用已存的運算結果——即快取命中——這些 tokens 收費較低。

    業者快取輸入相對一般價格
    OpenAI0.25–0.50×
    Gemini、Moonshot AI0.25×
    DeepSeek;Alibaba Qwen(需明確啟用)0.1×

    沒有算進去

    Sunk Cost 把所有輸入都以全價計。對多半在重讀上下文的代理程式來說,租用比顯示的更便宜,所以回本更久。

    快取價格依 OpenRouter 所列,2026年10月15日查閱11 / 16

  12. 什麼會改變答案

    用量移動的是日期,不是終點線

    • 436 yr一天 5 萬 tokens:輕度個人聊天
    • 43.6 yr一天 50 萬 tokens:預設值
    • 13 months一天 2,000 萬 tokens:全天候跑代理程式

    終點線

    這台機器約等於 80 億 tokens 的省下 API 支出。用得越快,越早到線。API 價格下跌,則把線推得更遠。

    預設 Mac Studio 搭 Qwen3.8 27B,9月3日價格12 / 16

  13. 數字底下的價格

    「雲端價格」不是一個數字

    有二十家業者提供這個模型。同一台機器、同一個模型、同一天,以10月12日價格計:

    API 價格這份工作量回本
    工具記下的數字,9月3日$6.94/mo43.6 yr
    最便宜的現行業者,10月12日$1.85/mo182.9 yr
    20 家現行業者的中位數$5.24/mo58.5 yr
    最貴的現行業者,10月12日$15.54/mo19.1 yr

    舊了,不是錯了

    照工具自己的規則——最便宜的現行業者——39 天後的答案更接近 180 年,而不是 44 年。讓 API 價格持續下跌的開關預設是關的,所以 43.6 是這組預設能給出最寬厚的答案。

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  14. 反應

    媒體重複這個數字;社群則提出質疑

    媒體

    43.6 年這個數字一路傳開,在上線近四週後的10月11日登上台灣的 T客邦。

    Hacker News

    速度推估「至少低了 2 倍」;全天候使用回本很快;隱私比錢重要。

    作者的修改

    上線當天加上填入自己實測速度的欄位與「最佳選購」頁面;9月18日把用量滑桿提高到一天 1 億 tokens。

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  15. 限制

    計算器漏掉了什麼,又往哪個方向推

    沒算進去的若算進去,在家的硬體會顯得……
    轉售價值、其他用途、隱私更划算
    推測解碼、MTP、8 位元 KV 快取更快,但省下的錢幾乎不動
    一台機器同時跑多個代理程式在極高用量下更划算
    API 的提示快取折扣更不划算
    預填時間、待機耗電、折舊更不划算

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  16. 重點

    為了隱私或重度代理程式而買,不是為了省錢

    • 用你自己的兩個數字。從業者後台拿到真實的每日 tokens,以及你實際會用的那家業者的價格。這兩者合起來能讓答案變動十倍以上。
    • 填入實測速度(用 llama.cpp 或 vLLM 量),別只信推估值——它決定你等多久,雖然不太影響帳單。
    • 把快取折扣算進去。快取命中多的代理工作,會讓租用更便宜。
    • 檢查模型品質。工具比較的是開放模型;前沿模型的訂閱是另一種取捨。

    計算器:sunkcost.ai16 / 16

  • T客邦2026年10月11日對該試算工具的報導
  • 試算工具本身 sunkcost.ai 及其程式庫——載有公式與已知缺口清單的 README,以及硬體、模型、預設值、實測吞吐量四個資料檔
  • 2026年9月15日的 Show HN 討論串,提供作者自己的數字與最前面幾則回應
  • OpenRouter 的 models 與 endpoints API,2026年10月12日查詢全部二十個現役價格
  • Apple 的 Mac Studio 規格頁與購買頁
  • Epoch AI〈LLM inference prices have fallen rapidly but unequally across tasks〉,2025年3月12日
  • 以及美國能源資訊署《Electric Power Monthly》,經其 API 取得。全部於2026年10月12日讀取。簡報另參考 OpenRouter 的提示快取說明與該儲存庫的提交紀錄,均於2026年10月15日查閱。

版本

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  2. v0001 已被取代

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