Калькулятор

Локальный ИИ или облако: расчет, через сколько месяцев окупится свое железо

Михаил Мозг3 минуты чтения

Расчет «локальный ИИ или облако» сводится к одной формуле. Возьмите цену железа, его расходы в месяц и счет за облако при том же объеме: калькулятор покажет месяц, в котором свое железо станет дешевле, или честно скажет, что не станет.

Калькулятор

Через сколько месяцев окупится свое железо

Точка окупаемости

  • Экономия в месяц против облака12 458 ₽
  • Месяцев до окупаемости71,2
  • Выводдольше жизни железа

Карты и Mac считают на 36 месяцев. Качество локальной модели на вашей задаче проверяется пилотом, калькулятор его не знает.

Сумма за период: свое, облако, аренда

  • 12 мес980 357 ₽ / 243 096 ₽ / 371 520 ₽
  • 24 мес1 073 957 ₽ / 486 192 ₽ / 743 040 ₽
  • 36 мес1 167 557 ₽ / 729 288 ₽ / 1 114 560 ₽
  • 60 мес1 354 757 ₽ / 1 215 480 ₽ / 1 857 600 ₽

Формат: свое железо с покупкой / облачный API / аренда GPU.

Значения по умолчанию из источников на 29.09.2026; курс ЦБ 84,41 ₽ за доллар. Расчет оценочный, любое поле можно изменить.

Формула

Месяцев до окупаемости: цена железа, деленная на разницу между счетом за облако и расходами на локальный вариант в месяц без амортизации. Если расходы на локальный вариант выше облачного счета, окупаемости нет: облако дешевле при любом сроке. Калькулятор подставляет цену и расходы из калькулятора локального ИИ и счет из калькулятора API, любое поле можно ввести вручную.

Примеры по ценам на 29.09.2026

Mac Studio M4 Max за 886 757 ₽ с расходами 7 800 ₽ в месяц против сценария с 60 млн токенов: на Sonnet 5.5 счет 20 258 ₽, окупаемость 72 месяца, дольше жизни железа; на GigaChat Pro 30 000 ₽, 40 месяцев; на YandexGPT Pro 72 000 ₽, 14 месяцев; на Fable 5.1 101 289 ₽, 10 месяцев. Рабочая станция с RTX 5090 за 1 074 990 ₽ с расходами 36 300 ₽ вместе с инженером против Fable 5.1: 17 месяцев. Сервер с двумя RTX PRO 6000 за 2,51 млн ₽ с расходами 107 000 ₽ окупается за 36 месяцев только при облачном счете выше 176 400 ₽ в месяц, то есть от 105 млн токенов в месяц на Fable 5.1 при том же соотношении входа и выхода.

Что это значит

Деньгами локальный вариант побеждает в трех случаях: объем в сотни миллионов токенов в месяц, дорогие облачные модели или российские облачные модели по 0,5–1,2 ₽ за 1 000 токенов, и задача, которую решает открытая модель до 70 млрд параметров. Если вы на дешевых моделях с малым объемом, свое железо оправдано только данными, задержкой или независимостью от провайдера, и калькулятор это покажет отрицательной разницей.

Что калькулятор не знает

Качество: локальная модель на 9 млрд параметров не уступила облачным на цепочках из 2–3 шагов в тесте сети магазинов, а на цепочке из 15 шагов полностью проверяемого результата не дала ни одна из трех моделей; проверьте свою задачу до покупки. Рост объема: облачный счет растет линейно с токенами, локальный нет, пока хватает карты. Курс: счет в долларах меняется вместе с курсом ЦБ, введите свой прогноз. Срок жизни железа: в расчете карты служат 3 года, как срок амортизации, после чего модель следующего поколения может не поместиться.

Третий вариант

Аренда GPU в российском облаке: H100 от 145 000 ₽ в месяц, RTX 4090 от 26 000 ₽. Данные в России, железо чужое, окупаемости считать не нужно. Калькулятор показывает аренду третьей строкой рядом с покупкой и облачным API.

Вопросы и ответы

Считать ли зарплату инженера в расходах локального варианта?

Да, долю его времени. Без нее Mac Studio окупается против Fable 5.1 за 10 месяцев, с 10% ставки за 13. Разница небольшая, а честность расчета важнее.

Что если объем вырастет в 5 раз?

Введите новый счет за облако: локальный вариант на той же карте не подорожает, пока есть запас производительности, и точка окупаемости сдвинется в разы ближе.

Источники и даты

Михаил Мозг

Михаил Мозг

Основатель MMOOZZGG, ИИ-директор

Подробнее о Михаиле@mmoozzggru

Кейсы по теме: 3

  • Кейс рынка · Россия

    Фаберлик нейросетевой поиск по каталогу на локальной модели Qwen и арендованных GPU

    Производитель косметики заменил классический поиск по каталогу нейросетевым: локальная языковая модель Qwen и векторный семантический поиск развернуты на GPU-инфраструктуре российского облака. Модель работает внутри контролируемой инфраструктуры, данные не передаются во внешние сервисы, затраты на обработку запросов под контролем.

    Ритейл и производство

    2 сентября 2026 · источник: platforms.su

    Читать кейс
  • Кейс рынка · Россия

    Петрович-Тех локальная модель на 9 млрд параметров сравнялась с облачными на задачах из 2–3 шагов: 27 прогонов

    ИТ-подразделение сети строительных магазинов сравнило три модели в единой агентной обвязке с 13 виджетами аналитической панели и около 30 инструментами: облачную западную модель, облачную открытую модель на 235 млрд параметров и локальную модель на 9 млрд параметров в 4-битной квантизации на одной видеокарте. Схема: 3 сценария, 3 модели, 3 прогона, 27 запусков.

    Ритейл и производство

    2 сентября 2026 · источник: platforms.su

    Читать кейс
  • Кейс рынка · Россия

    Т2 (Tele2) тендер на ИИ-ассистента разработчика в закрытом ЦОД: 15 разработчиков, отклик не более 400 мс

    В феврале 2026 года оператор разместил тендер на автономного ИИ-ассистента для разработчиков, который разворачивается в закрытом дата-центре компании в Ростове-на-Дону, чтобы исходный код не покидал инфраструктуру. Требования: 15 пользователей, автодополнение с откликом не более 400 мс, шесть языков программирования.

    Связь

    2026 · источник: platforms.su

    Читать кейс
Все кейсы: 18

Цены и замеры в разделе проверены 29.09.2026 по источникам внизу страниц. Мы собираем ИИ-агентов на облачных и локальных моделях и не продаем железо. Расчеты оценочные, юридические выводы по 152-ФЗ и 243-ФЗ дает ваш юрист.

Контакты

Разберем, где вашей компании нужен локальный ИИ, а где хватит облака

Посчитаем железо, токены и людей на ваших цифрах и скажем честно, что дешевле. Бесплатно, 30 минут.

Telegram

@mmoozzggru

Ответим в течение рабочего дня. Все контакты

Написать в Telegram