2026 年，本地推理（Ollama、LM Studio、vLLM 等）和云端 API 已经长期共存，不是谁取代谁，而是各管各的场景。

什么时候优先考虑本地

  • 文档、代码、病历等不能出网的素材。
  • 需要高频、低单价的批量任务（例如日志分类、格式转换），且你愿意维护显卡或 CPU 集群。
  • 对延迟极敏感且能接受较小模型（同机推理无网络往返）。

什么时候更适合云端

  • 需要最强多模态、长上下文或最新闭源模型，本地硬件难以承载。
  • 弹性用量：项目早期流量不稳定，按量付费更省事。
  • 免运维：团队没有专职做推理服务与监控。

实操建议

同一业务可以混合：敏感预处理在本地，汇总与创意在云端。关键是把数据分级，而不是「全盘本地」或「全盘上云」。