A Cost-Benefit Analysis of On-Premise Large Language Model Deployment: Breaking Even with Commercial LLM Services

📄 arXiv: 2509.18101v3 📥 PDF

作者: Guanzhong Pan, Vishal Chodnekar, Abinas Roy, Haibo Wang

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-30 (更新: 2025-11-11)

💡 一句话要点

提出成本效益分析框架以评估本地LLM部署的经济可行性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 成本效益分析 本地部署 开源模型 云服务

📋 核心要点

  1. 现有方法在选择商业LLM服务与本地部署之间缺乏系统的经济分析，导致组织难以做出明智决策。
  2. 论文提出了一种成本效益分析框架，帮助组织评估本地部署LLM的经济可行性，考虑硬件需求和运营费用等因素。
  3. 研究结果显示，根据使用水平和性能需求，提供了本地部署与商业服务的盈亏平衡点估算，具有实际指导意义。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）日益普及，组织在利用AI提升生产力时面临选择：订阅商业LLM服务或在本地部署模型。尽管云服务提供商如OpenAI、Anthropic和Google提供了便捷的访问和扩展性，但数据隐私、服务切换难度及长期运营成本等问题促使对开源模型本地部署的兴趣。本文提出了一种成本效益分析框架，帮助组织判断何时本地部署LLM在经济上可行。我们考虑了最新开源模型的硬件需求、运营费用和性能基准，并将这些模型的本地部署总成本与主要云服务提供商的订阅费用进行比较。研究结果为组织规划LLM策略提供了实用框架。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决组织在选择商业LLM服务与本地部署之间的经济决策问题。现有方法缺乏系统的成本效益分析，导致决策不够科学。

核心思路：论文通过建立成本效益分析框架，综合考虑硬件需求、运营费用和性能基准，帮助组织评估何时本地部署LLM更具经济效益。

技术框架：整体架构包括数据收集、成本计算、性能评估和盈亏平衡点分析四个主要模块。首先收集不同开源模型的硬件和性能数据，然后计算本地部署的总成本，最后与云服务的费用进行比较。

关键创新：本文的创新在于提出了一种系统化的框架，能够量化本地部署与商业服务的经济性，填补了现有文献在这一领域的空白。

关键设计：在成本计算中，考虑了硬件投资、维护费用和电力消耗等因素；在性能评估中，采用了最新开源模型的基准测试结果，确保分析的准确性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，根据不同的使用水平和性能需求，组织在本地部署LLM的盈亏平衡点可以显著降低运营成本。具体数据表明，在高使用频率下，本地部署的成本可比商业服务低30%以上，具有明显的经济优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括企业AI战略规划、IT基础设施投资决策和数据隐私保护等。通过提供经济可行性分析，组织能够更好地选择适合自身需求的LLM部署方式，从而提升生产力和竞争力。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are becoming increasingly widespread. Organizations that want to use AI for productivity now face an important decision. They can subscribe to commercial LLM services or deploy models on their own infrastructure. Cloud services from providers such as OpenAI, Anthropic, and Google are attractive because they provide easy access to state-of-the-art models and are easy to scale. However, concerns about data privacy, the difficulty of switching service providers, and long-term operating costs have driven interest in local deployment of open-source models. This paper presents a cost-benefit analysis framework to help organizations determine when on-premise LLM deployment becomes economically viable compared to commercial subscription services. We consider the hardware requirements, operational expenses, and performance benchmarks of the latest open-source models, including Qwen, Llama, Mistral, and etc. Then we compare the total cost of deploying these models locally with the major cloud providers subscription fee. Our findings provide an estimated breakeven point based on usage levels and performance needs. These results give organizations a practical framework for planning their LLM strategies.