# 用苹果 M5 Max 跑大模型真的省钱吗？有人算了一笔账 **URL:** \ **Category:** 青蛙的应用\ **Created:** [2026 年5 月 20 日 02:52 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677 "2026-05-20T02:52:57Z")\ **Posts on this page:** 8\ **Page:** 1
作者： ![Qingwa](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/qingwa/32/58632_2.png) [@Qingwa](https://meta.appinn.net/u/Qingwa)\ 发布日期： [2026 年5 月 20 日 02:52 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677/1 "2026-05-20T02:52:57Z")
原始链接在： [用苹果 M5 Max 跑大模型真的省钱吗？有人算了一笔账 - 小众软件](https://www.appinn.com/m5-max-local-llm-cost/) ![](https://h2cdn.appinn.me/original/3X/b/6/b67b3d00e811e8901f50ddb32c7e578b41a52839.jpeg) ## 先上结论： 使用 14寸 MacBook Pro M5 Max 高配，64GB 内存的情况下，速度比云端大模型慢、实际成本也比云端大模型贵… 推荐：直接向大模型厂商付费充值使用。 ## 一些数据 这是来自 [williamangel](http://www.williamangel.net/blog/2026/05/17/offline-llm-energy-use.html) 的一组数据，文章主要在计算「本地跑 LLM 到底贵不贵」，使用了 Google Gemma 4 31B 模型，把电费、硬件折旧、tokens/s 这些数据摊开之后，结论是： **很多情况下，本地 Apple Silicon 跑模型，成本已经高于直接调用在线 API。** ### 电费成本 | 功耗 | 每小时电费 | 每日电费（24小时满载） | | --- | --- | --- | | 50W | $0.009 | $0.216 | | 100W | $0.018 | $0.432 | | 文中取整后估算 | ~$0.02 | ~$0.48 | ### M5 Max MacBook Pro 硬件成本 | 设备 | 配置 | 官方价格 | | --- | --- | --- | | Apple 14′ MacBook Pro | M5 Max + 64GB RAM | $4299 | ### 按设备寿命摊销后的硬件成本 | 使用寿命 | 年成本 | 每小时硬件成本 | | --- | --- | --- | | 3 年 | $1433 | $0.16358 | | 5 年 | $860 | $0.09815 | | 10 年 | $430 | $0.04908 | ### 本地 LLM 综合成本（电费 + 硬件） | 使用寿命 | 每小时总成本（约） | | --- | --- | | 3 年 | ~$0.18/h | | 5 年 | ~$0.11/h | | 10 年 | ~$0.07/h | ## 最终：Token 成本估算 | 方案 | 百万 tokens 成本 | 速度 | | --- | --- | --- | | 本地 Apple Silicon 推理 | ~$1.50 / 百万 tokens | 数十 tokens/s | | 在线 OpenRouter 同级模型 | 约为本地的 1/3 | 约 2 倍速度 | * * * 原文： ---
作者： ![Niceb](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/niceb/32/4721_2.png) [@Niceb](https://meta.appinn.net/u/Niceb)\ 发布日期： [2026 年5 月 20 日 03:33 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677/2 "2026-05-20T03:33:14Z")
啊？ 用macbook吗？ 不用macmini或者mac studio吗？ 本地模型的优势也不全是价格其实吧 另外就是openrouter的速度看起来还不超过30tps ？ ---
作者： ![xieyilin.main](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/xieyilin.main/32/58929_2.png) [@xieyilin.main](https://meta.appinn.net/u/xieyilin.main)\ 发布日期： [2026 年5 月 20 日 03:43 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677/3 "2026-05-20T03:43:59Z")
> [@Qingwa](#): > > 31B 除了用带屏幕、电池的Mac增加了额外成本外，31b的gemma模型应该也不需要64G的大内存吧，32G内存版本的电脑应该够用？ > **[gemma4:31b](https://ollama.com/library/gemma4:31b)** > > Gemma 4 models are designed to deliver frontier-level performance at each size. They are well-suited for reasoning, agentic workflows, coding, and multimodal understanding. 此外各种大内存、统一内存的显存无限大的nuc应该也够用，个人使用而不是多人使用的话，GPU规格可能不需要太高，甚至支持vulkan就行（llama.cpp有vulkan版本的） ---
作者： ![Baiyssy](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/baiyssy/32/31041_2.png) [@Baiyssy](https://meta.appinn.net/u/Baiyssy)\ 发布日期： [2026 年5 月 20 日 04:40 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677/4 "2026-05-20T04:40:40Z")
这还要算？集中的肯定便宜嘛 ---
作者： ![gab-jackal-canyon](https://meta-edge.appinn.com/letter_avatar_proxy/v4/letter/g/85f322/32.png) [@gab-jackal-canyon](https://meta.appinn.net/u/gab-jackal-canyon)\ 发布日期： [2026 年5 月 20 日 05:26 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677/5 "2026-05-20T05:26:20Z")
谁会为了省钱跑跑本地模型啊？ ---
作者： ![clf](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/clf/32/11350_2.png) [@clf](https://meta.appinn.net/u/clf)\ 发布日期： [2026 年5 月 20 日 05:39 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677/6 "2026-05-20T05:39:24Z")
然后mac过了2年卖掉倒赚几千（） ---
作者： ![Kyun](https://meta-edge.appinn.com/letter_avatar_proxy/v4/letter/k/e8c25b/32.png) [@Kyun](https://meta.appinn.net/u/Kyun)\ 发布日期： [2026 年5 月 21 日 02:39 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677/7 "2026-05-21T02:39:31Z")
還真有人信買蘋果設備是為了省錢啊 :joy: ---
作者： ![itianjing](https://meta-edge.appinn.com/user_avatar/meta.appinn.net/itianjing/32/5263_2.png) [@itianjing](https://meta.appinn.net/u/itianjing)\ 发布日期： [2026 年5 月 25 日 03:13 UTC](https://meta.appinn.net/t/topic/85677/8 "2026-05-25T03:13:05Z")
那你得按2年的硬件成本重新算下本地模型的Token成本