Ein Nutzer aus der r/LocalLLaMA-Community präsentiert eine praktische Kostenrechnung für lokale KI-Inferenz: Mit Hermes als Agent und Qwen-397b als Basis-Modell auf einem Spark-Cluster verbrauchte er in nur 5 Tagen 200 Millionen Tokens. Basierend auf durchschnittlichen Cloud-API-Preisen von $1,25 pro Million Tokens (laut Artificial Analysis) errechnet sich eine monatliche Einsparung von etwa $1.250. Bei diesem Verbrauchsmuster amortisiert sich die Hardware-Investition in 6 Monaten—auch wenn die Spark-Cluster zu heutigen Preisen gekauft wurden. Der Autor merkt an, dass Programmierer den Token-Verbrauch typischerweise vervierfachen könnten, was die Kostenersparnis noch deutlicher macht. Der Beitrag betont, dass neben Privacy- und IP-Schutz-Argumente nun konkrete wirtschaftliche Anreize für On-Premise-Deployment entstehen, sobald die Nutzungsintensität hoch genug ist.