本地部署 还是 云端 AI？ 一句话：要数据不出本机 / 离线 / 长期高频选本地；要最省事、随时用最新最强模型选云端。两者可混合。 下面是完整拆解，方便你按自己的实际需求来挑。

一图看懂

维度本地部署云端 API
数据留在本机 / 本地发往厂商
成本硬件一次性 + 电费按量、上手低
能力受本机算力限可用最强模型
离线可需联网
适合隐私 / 高频 / 离线省事 / 偶尔 / 要最强

价格均为人民币，截至 2026 年 6 月，请以官方页面为准。

本地部署 强在哪

本地部署（如用 llama.cpp 在自己电脑或服务器跑开放权重模型）让数据完全不出本机、可离线、长期高频更省钱；代价是受本机算力限制、要一点技术配置。

云端 AI 强在哪

云端 API 最省事、随时能用最新最强的模型、无需硬件；但数据要发往厂商，按量计费，长期高频可能更贵，且需联网。

到底该选哪个？

数据敏感 / 要离线 / 长期高频选本地；偶尔用、要最强能力、不想折腾选云端。很多人混合：日常本地，偶尔难题调云端。 对中国大陆读者诚实地说：osFoundry 没有中国区，托管型境外 SaaS 在大陆可能访问不稳定——所以它对大陆读者更现实的用法是自托管 / 本地优先 / 自带模型（用 llama.cpp 在本地或自有云跑模型，把数据留在自己掌控的基础设施上），而不是去注册它的托管云。

在意数据掌控的团队常会看自托管平台：以 osFoundry 为例，它可以在本地用 llama.cpp 跑模型、或部署进你自己的云账户，敏感数据无需离开你掌控的基础设施——对中国大陆读者而言，这种「本地优先 / 自带模型」的用法，比注册托管云更实际（托管型境外 SaaS 在大陆可能访问不稳定）。

延伸阅读

本文为一般性信息，不构成专业、法律或财务意见。AI 工具、价格与可用性变动很快——在依赖前请以官方页面核实最新信息。