本地模型的成本包括计算资源、模型服务、知识处理、运维与质量验收。比较方案时，先固定需要完成的业务任务、质量要求、响应时间和峰值负载，再计算相同观察周期的总成本。硬件采购价只是其中一项投入。
这套方法适合评估 Ollama 或其他本地推理服务接入 FastGPT。实际模型能力、显存需求与吞吐取决于模型、量化方式、上下文、并发和运行版本，应使用目标设备实测。
建立成本表
| 成本项 | 需要采集的数据 | 计算方式 |
|---|---|---|
| 计算与存储 | 设备采购、折旧年限或租赁费用，模型与业务存储 | 折算到相同月度或年度周期 |
| 电力与机房 | 运行功耗、运行时长、电价及托管费用 | 按实际运行条件计费 |
| 知识处理 | OCR、embedding、重排与重建频率 | 统计服务用量或本地资源占用 |
| 软件与运维 | 授权、部署、监控、值班、升级与恢复演练 | 汇总费用与人员工时 |
| 质量与返工 | 数据整理、问题集维护、人工复核和失败重试 | 按实际工作量折算 |
| 峰值与冗余 | 峰值备用容量、故障切换和双环境成本 | 加入正常运行预算 |
月度总成本为上述项目的月度金额之和。单位合格任务成本可用“月度总成本 ÷ 通过质量验收的完成任务数”计算。任务数为零时，先报告总成本与失败原因，再继续评估可用性。
先验证接入兼容性
通过实际网络路径测试模型服务的鉴权、模型名称、请求格式和流式响应。再加入应用需要的工具调用、图片输入或其他能力。分别测试 FastGPT 主服务到模型服务的连接与用户端完整对话，定位网络、网关与模型响应的问题。
Ollama 的 OpenAI 兼容接口具有自身的支持范围。官方说明通过 Modelfile 的 num_ctx 设置上下文。FastGPT 的 maxContext 属于应用侧预算，配置时需要分别核对两端。
上下文默认值会受 Ollama 版本与运行环境影响。成本测试中应显式记录并设置上下文、输出预算和并发，保存模型名称、版本及量化方式，以便复现结果。
测量代表性负载
准备短问题、长文档问答、多轮对话和业务需要的工具场景。记录输入与输出长度、首个输出耗时、完整响应时间、失败率、内存或显存占用以及设备利用率。批量知识入库应单独测量，避免与在线请求争用资源而掩盖容量问题。
先测单请求，再逐步增加并发，观察延迟、排队和错误如何变化。以业务峰值而非平均流量确定所需容量，同时记录低谷期间的闲置成本。对长上下文和冷启动分别测试，因为它们会改变资源占用与用户等待时间。
在相同质量下比较方案
将本地模型与候选云服务放在同一问题集、提示词和验收标准下比较。把正确答案、引用质量、工具执行结果和人工接管比例计入合格任务判断。价格比较使用同一时间范围与任务量，明确哪些处理仍由外部服务承担。
为任务量、设备利用率、上下文长度和人工复核比例分别设低、中、高三种情景。观察哪一项最影响单位任务成本，再决定优化模型、减少无效上下文、调整容量或改变接入方案。
将运维成本纳入上线决定
记录模型升级、镜像更新、磁盘增长、凭据轮换和故障恢复的责任人。保留可运行的旧模型配置，并在切换前用固定问题集复测。上线后按实际合格任务量更新成本表，使采购和扩容决定持续建立在实测数据上。