Lokalna AI nie jest automatycznie tańsza od abonamentu. W opisanym teście jeden komputer zużywał podczas generowania do 251,9 W; po przeliczeniu tej mocy na polską średnią cenę sprzedaży energii na 2026 r. wychodzi około 0,41 zł za milion tokenów za samą energię. Do uczciwego porównania trzeba osobno doliczyć sprzęt i zestawić lokalne uruchamianie modelu z właściwym rodzajem usługi chmurowej.
Przed zakupem karty graficznej policz zarówno energię, jak i miesięczną część ceny sprzętu. Sam rachunek za prąd nie mówi, ile kosztuje lokalna AI.
Ile kosztuje energia w opisanym teście?
Abhinav Raj opisał test modelu Qwen3.6-35B-A3B w kwantyzacji UD-IQ4_XS na komputerze z kartą RTX 4070 Ti Super i procesorem Ryzen 5 7600X. Generowanie osiągało 85,5 tokena na sekundę, a łączny szczytowy pobór mocy procesora i karty wyniósł 251,9 W. Plik modelu miał 16,5 GB, więcej niż 16 GB pamięci karty, dlatego część obliczeń przeniesiono na procesor. Wynik dotyczy tej konkretnej konfiguracji i metody pomiaru opisanej przez Raja w XDA Developers.
Przy założeniu, że komputer pobiera szczytowe 251,9 W przez cały czas generowania, ta przepustowość odpowiada w przybliżeniu 0,82 kWh na milion wygenerowanych tokenów. Urząd Regulacji Energetyki zatwierdził na 2026 r. średnią cenę sprzedaży energii dla gospodarstw domowych objętych taryfą zatwierdzoną przez regulatora na poziomie 495,16 zł/MWh, czyli 0,49516 zł/kWh. To daje około 0,41 zł za milion tokenów za składnik zakupu energii. Cena taryfowa nie obejmuje VAT ani akcyzy, a rachunek gospodarstwa domowego obejmuje również dystrybucję wyjaśnia URE.
Raj wyliczył też osobny wariant z dodatkowym poborem 100 W na pozostałe podzespoły i straty zasilacza. Przy tej samej polskiej cenie samej energii odpowiadałby on w przybliżeniu 1,14 kWh, czyli 0,57 zł za milion tokenów. To nadal koszt energii w opisanym teście, nie pełny miesięczny koszt komputera ani cena równoważnej usługi abonamentowej.
Jak doliczyć koszt sprzętu?
Jeśli kupujesz komputer lub kartę z myślą o lokalnych modelach, rozłóż cenę zakupu na zakładany okres użytkowania i dodaj koszt energii. Przykładowy sposób liczenia miesięcznej części sprzętu to cena zakupu podzielona przez liczbę miesięcy użytkowania. Flavio Copes stosuje takie podejście w swoim modelu kosztów lokalnego sprzętu i API. Gdy komputer już masz, jego cena zakupu nie jest nowym wydatkiem przy decyzji o uruchomieniu modelu; prąd nadal zużywasz.
Porównuj ten wynik z rzeczywistym sposobem korzystania z usług chmurowych:
| Sposób korzystania | Jak naliczany jest koszt | Co uwzględnić |
| Lokalna inferencja | Energia podczas pracy oraz cena sprzętu rozłożona na okres użytkowania | Taryfę z własnego rachunku, zużycie prądu i koszt zakupu sprzętu |
| API | Opłata zależna od użycia, w tym tokenów wejściowych i wyjściowych oraz wybranego modelu | Wolumen promptów i odpowiedzi oraz stawki konkretnego modelu |
| Abonament | Stała opłata za plan | Miesięczną cenę planu i jego zasady korzystania |
Stawka API nie jest ceną abonamentu
API rozlicza użycie według stawek za tokeny, natomiast abonament ma stałą cenę i własne zasady korzystania. Zestawienie kosztu prądu z ceną tokenów API nie mówi więc samo w sobie, czy lokalny komputer jest tańszy od planu abonamentowego. To dwa różne sposoby płacenia, jak opisuje analiza rozliczeń modeli językowych.
W praktyce porównaj miesięczny koszt energii i sprzętu z opłatą za konkretny abonament albo z rachunkiem API dla własnego użycia. Przy rzadkich lub nieregularnych zadaniach koszt sprzętu rozłożony na miesiące może zmieniać wynik, nawet gdy sama energia jest tania; przy istniejącym komputerze kalkulację zakupu liczysz inaczej.
