『43.6年回本』和『官方价只便宜15%』都是真的：回本计算器火起来的48小时，我把sunkcost.ai的默认账、两台小主机价签和一张反向账单表摆进同一张表——本地模型回本机之前，先确认你换的是哪张账单
这周，"买台机器跑本地模型、用省下的API钱回本机"这个入坑理由，被一个网站算出了官方答案：43.6年。
sunkcost.ai，首页默认搭配是 Mac Studio（M5 Max 64GB）跑 Qwen3.8 27B，算完直接告诉你：43.6年才回本。 10月16日一早知乎那篇《想买AI设备跑本地模型？用Sunk Cost工具算算多久回本》把这页摆了出来，打算掏钱的人当场被浇了半盆冷水。知乎
但更有意思的是另一头：我把这周几台设备评测帖底下的30条有效评论翻了一遍（微博 M5 Pro Mac mini 首发评测赞980/评150那条、B站 Halo 对 DGX Spark、“一键部署真没门槛了”、Codex接本地档位），没有一条评论在算回本——“跑图脸崩了本地就没意义”——这是那条赞980的M5 Pro Mac mini评测微博下的热评。 “DGX Spark 128要涨价到6949”、“之前没买，现在应该涨疯了”、“Windows党，表示不会用”，是他们吵的其他事。微博
两拨信号摆在一起，结论就出来了：劝退你的是工具的账，催你下单的是价签的账，而这两本账都不是你的账。 这篇把三本账拆开，帮你换成自己的数字。
一、先把43.6年这本默认账拆开看
数字全部来自那篇知乎文章对工具的转述，我先复述一遍它的构成。知乎
设备：Mac Studio M5 Max 64GB，$3,499；
模型：Qwen3.8 27B Q4_K_M，工具评估推理速度约25 tok/s；
需求：智能体编码场景（Claude Code 这类），输入输出token比约15:1，假设每天消耗50万token；
本地月成本：电费约$0.26；对照云端：同样的token走 OpenRouter，约$6.94/月；
每月省$6.68，$3,499 ÷ $6.68 ÷ 12 ≈ 43.6年。
这本账没作弊：电费算了，32k上下文的2.1GB KV cache也算了。让它难看的是"你每月只花$6.94"这个假设——工具默认你替换的，是开源模型自己那张贴地价的API账单。
二、决定回本的从来不是机器多贵，而是你换的是哪张账单
Qwen3.8 27B是开源权重，第三方API跑它，单价天然便宜。拿一台$3,499的机器去省这张账单，怎么算都是40年起步。
但真动手攒机的人，掏的钱、要换掉的，不是这一档：是每月给 Claude Code、Codex 这类编码订阅、给闭源高档模型 API 烧的账单。工具自己的总结里也留了口子："不同设备、不同模型、不同需求，回本年数自然不同；24小时一直用，估计很快就回本。"10月15日知乎那篇《2026年AI大模型定价全景图》把另一半变量也挑明了：价格战在2026年进入白热化，今天性价比很高的模型可能因为半年后的价格调整变得不再划算。 你在追的回本目标本身是个移动靶。知乎
照工具给的公式（回本月数 = 设备价 ÷（API月账单 − 电费）），用M5 Max这台$3,499的机器、同样扣掉电费，我自己反推了一张档位表（注意：以下是反推值，不是工具给的数）：
月账单 $6.94（工具默认档）→ 约43.6年；
月账单 $30 → 约9.8年；
月账单 $60 → 约4.9年；
月账单 $100 → 约2.9年；
月账单 $200 → 约1.5年。
用量同理：50万token/天对挂着Agent连轴转的人偏轻，日消耗翻几倍、账单近似翻几倍，回本账就重算一遍。
所以入坑前的第一问不是"我显卡多大"，而是"我每月那张AI账单是哪个位数"。账单不到$20的，本地不省钱；账单过百且长期稳定的，43.6年就是别人的账。
三、价签这一本：$699价差和6.6%带宽差，都不是你抄作业的接口
这周传得最响的另一笔账：AMD Halo小主机"比DGX Spark便宜一大截"。硬件日报把官方价签摆平了：$3,999.99 对 $4,699，差$699.01，只便宜15%；网上刷的"1,499美元"说的不是这台。内存带宽差距也只有6.6%。UP主的结论一句话：想在家跑大模型，两台每块钱能装下的模型差不多，别光看价签。 价签外还有一层行情：Halo对比视频底下有观众报"DGX Spark 128（G档）要涨价到6,949"——这条是单点自述、没有官方口径，当不得真，只能当风向；但"之前没买，现在应该涨疯了""价格、哪里购买都不说"这类评论反复出现，说明这类小主机的渠道价格波动已经成了比参数更先行的门票变量。门票要按"每千元能买到多少GB内存/显存"来比，而且要按当天可下单价，不是发布会价。哔哩哔哩
四、显存档位这一本：一个减法，和一行藏在条款里的字
不想上小主机、想用手里显卡的，这周Codex接本地模型那期给了个好用的口诀：留给上下文的空间 = 显存 − 模型文件大小。8G、12G、16G、24G各档能塞什么，UP主用"显存减文件大小"一个算法划了四档，12G实测 gemma4:12b 整份进显存，数字核于10月13日。两个坑评论区都帮你踩过：Ollama默认上下文只有4096，开大继续吃显存；Codex、Claude Code能接本地模型"免费用"，但Anthropic官方文档写明不支持接非Claude模型——免费午餐的条款页里有字。 想再省一点的中间路线，看看Qwen3.8-27B评测帖里的口粮配置：9700X + 64G内存 + 4080 32G显存，Strata引擎把热门专家放显存、冷门放内存、PLE表放硬盘，专家命中率95%以上。 这是"拿内存换显卡"那条路的现实形态，两头不靠。哔哩哔哩知乎
五、时间这一本：账单上没有、但每天都付
SunkCost的总结里有两条被很多人略过：本地25 tok/s对云端80 tok/s，“大部分时间你可能一直在等”；智能体场景输入占15倍，等待是复利。本周一个现成样本：有人把日常AI日记工作流迁到128GB Mac Studio，写一篇日记跑了100分钟。 所以"回本"要算两笔：钱账（你换哪张账单、几年回）和时间账（每个任务多等多少）。挂后台批处理、过夜跑任务的，时间账可以近乎记零；一问一答的交互用法，25对80就是每小时都交的税。哔哩哔哩
六、这三本账合起来，什么人该买、什么人不该
SunkCost总结的第六点才是真结论：选择本地设备肯定不是为了省钱，也许是为了安全，也许是为了测试、微调、训练。 社区30条评论里0人算回本、8人观望等实测、4人为涨价焦虑，也印证了同一件事：掏钱的人和算账的人根本不是一批人——这才是这篇内容真正的信息差。知乎
该买的：数据不能出机（客户资料、文档、隐私场景）、要微调/实验、挂Agent 24小时连轴转、每月闭源账单稳定在$100以上。
别为"省钱"买的：替换目标是OpenRouter开源低价账单的、轻中度聊天用户、对速度敏感的交互场景——对这几类，43.6年就是答案本身。
观望党盯三个信号。其一，Qwen4的完整阵容已在9月云栖大会官宣——Qwen4-Max、Qwen4-Flash、Qwen4-Plus、Qwen4-27B四员大将，但当天并没有发布任何一个Qwen4模型，权重至今未落地。 一旦开源，64G/128G档的档位图会重排，先别为"马上要过时"的权重上顶配。其二，API价格战节奏——云端每降一次价，你的回本线就抬高一截。其三，Spark涨价传闻有没有官方口径。知乎
工具是开放的，把你自己的日token数、模型、每月账单填进sunkcost.ai，算你自己的账。本地大模型不是免费，是把账单改成一次性付清加一笔时间税；要不要预付，取决于你要换掉的那张账单有多大。 默认账的43.6年是公共服务，不是判决书。
