Utilizzo e prezzi del cloud
Funzionalità del dispositivo e fallback
—
risparmio mensile vs approccio puro cloud, ibrido su dispositivo—risparmio
—baseline pure-cloud / mese
—ibrido totale / mese
Scomposizione costi
| Elemento pubblicitario | Inferenze / mese | Costo/mese |
|---|
| Pure-cloud baseline (100% cloud, no on-device) | — | — |
| — utenti solo cloud (non compatibili con il dispositivo) | — | — |
| — fallback del cloud da parte degli utenti abilitati sul dispositivo | — | — |
| Cloud Ibrido | — | — |
| + Costo di installazione ammortizzato sul dispositivo | — | — |
| = Costo mensile totale ibrido | — | — |
Break-even sul costo di installazione una tantum
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Come si collega ad altri strumenti
Due calcolatori già presenti su questo sito valutano una decisione correlata ma strutturalmente diversa. Calcolatore dei costi di Self-Host vs API e il Calcolatore LLM e API self-hosted entrambi i modelli Lato server self-hosting: noleggiare la propria GPU o istanza cloud ed eseguire l'inferenza da soli, rispetto al pagamento di un provider per token o per chiamata. La forma dei costi in entrambi è ancora un server da qualche parte con una vera fattura di hosting, solo una che controlli invece di quella di un fornitore. Questa calcolatrice invece modella Lato cliente on-device inference running directly on the end user's phone hardware — no server to rent, effectively zero marginal cost per inference once the model ships, and a completely different bottleneck: not GPU-hours, but what fraction of your users own capable-enough devices and how often even those devices still need to fall back to the cloud. If you are deciding between renting a GPU box and paying a cloud API, use the self-hosted calculators; if you are deciding whether to ship a quantized model inside your mobile app itself, this is the one that matches that cost shape.
Leggere i numeri
At the defaults — 100,000 monthly active users, 50 inferences per user per day, $0.001 per cloud inference, a $40,000 one-time on-device build, 60% of users on capable devices, a 5% cloud-fallback rate on those capable users, amortized over 12 months — the pure-cloud baseline runs $150,000/month. Going hybrid brings the residual cloud bill down to $64,500/month (60,000,000 inferences from cloud-only users plus 4,500,000 fallback inferences from capable users), adds roughly $3,333/month in amortized setup cost, and lands on a hybrid total near $67,833/month — a savings of about $82,167/month, or roughly 55% di sconto sulla linea di base pure-cloud. The $40,000 setup cost itself breaks even in under half a month at this volume, because the monthly cloud spend it deflects (about $85,500/month) dwarfs the one-time build cost almost immediately. That math changes fast at lower scale: run the same inputs at 5,000 users instead of 100,000 and the break-even stretches to roughly 20x longer — about 9.4 months instead of under half a month — because there simply are not enough deflected inferences per month to recoup the build cost quickly. Plug in your app's real MAU, not an aspirational one, before committing engineering budget to an on-device build.
Come funziona questa calcolatrice
IL Calcolatore Inferenza AI Edge/On-Device e API Cloud prima calcola una linea di base del cloud puro: inferenze per utente al giorno × utenti attivi mensili × 30, al prezzo del tuo cloud per inferenza: questo è ciò che pagheresti con il modello zero on-device. Quindi divide la tua base utenti per percentuale abilitata sul dispositivo in utenti capaci e utenti solo cloud. Gli utenti solo cloud generano una fattura cloud completa per ciascuna delle loro inferenze, poiché i loro dispositivi non possono affatto eseguire il modello locale. Gli utenti che operano su dispositivi eseguono per lo più inferenze a livello locale a costi marginali effettivamente pari a zero, salvo per un percentuale di fallback del cloud delle loro query — troppo complesse, batteria scarica, avvio a freddo prima che il modello locale finisca il download o un risultato locale a bassa sicurezza — che viene comunque addebitato sull'API cloud.
Deliberatamente, questo calcolatore fa non put a dollar figure on the on-device compute, battery drain or storage footprint itself — it treats the marginal cost of a local inference as zero once the model has shipped. That's a realistic simplification for small, well-quantized models running on modern flagship chips, where the incremental battery and compute cost per inference is negligible next to a cloud API bill. It understates the real cost for very large on-device models or older/low-end devices, where thermal throttling, battery drain and storage pressure are real (if hard-to-price-in-dollars) costs worth weighing separately. The residual cloud-only and cloud-fallback inferences get summed into a Cloud IbridoPoi costo di configurazione una tantum sul dispositivo (ingegneria, quantizzazione, spedizione) viene diviso per la finestra di ammortamento scelta e aggiunto in cima per ottenere il costo mensile totale ibrido. Confrontando questo con la linea di base del cloud puro si ottiene la percentuale di risparmio mensile e di risparmio, dividendo il costo di installazione per il mensile la spesa cloud deviata (cloud puro meno la fattura del cloud ibrido, ignorando l'ammortamento) fornisce il valore autonomo pareggio in mesi — quanto velocemente la build una tantum si ripaga da sola dal risparmio sul cloud.
Domande frequenti
Perché l'inferenza sul dispositivo ha un costo una tantum anziché un costo per inferenza come le API cloud?
Perché la parte costosa dell'inferenza sul dispositivo è costruirla, non eseguirla. Quantizzare un modello fino a dimensioni adatte a un telefono, convertirlo in Core ML o in un formato TensorFlow Lite/NNAPI, testarlo su più livelli di dispositivi e spedirlo all'interno del file binario dell'app o come risorsa scaricabile è un progetto di ingegneria fisso con un prezzo fisso, pagato una volta indipendentemente dal fatto che un utente o dieci milioni di utenti finiscano per eseguirlo. Un'API cloud fattura invece per richiesta perché il tempo della GPU del provider è un costo marginale reale su ogni singola chiamata. Una volta che il modello sul dispositivo è stato quantizzato e spedito, eseguire un'ulteriore inferenza sul telefono di un utente non costa al proprietario dell'app essenzialmente nulla oltre a un frammento della batteria e del calcolo dell'utente - nessun server, nessuna fattura per chiamata - che è esattamente ciò che trasforma il costo di installazione una tantum in qualcosa che vale la pena ammortizzare nel corso dei mesi anziché spendere per chiamata.
Cosa succede se la mia percentuale di funzionalità sul dispositivo è bassa: l'uso del dispositivo smette mai di valerne la pena?
Sì, e questa calcolatrice è progettata per mostrare esattamente dove si trova quella linea. Man mano che la percentuale di capacità sul dispositivo diminuisce, una parte maggiore della tua base utenti ricade nel segmento solo cloud, quindi la fattura mensile residua del cloud torna verso la linea di base del cloud puro mentre stai ancora pagando per ammortizzare il costo di installazione su di esso: a una percentuale di capacità sufficientemente bassa, l'approccio ibrido può costare più di quanto il cloud puro avrebbe mai avuto, non di meno. L'altra leva che conta altrettanto è il volume totale delle inferenze: lo stesso costo di installazione che si ripaga da solo in meno di un mese con 100.000 utenti attivi mensili può richiedere molti mesi, o effettivamente non raggiungere mai il pareggio nel corso della vita di un prodotto, con poche migliaia di utenti, perché semplicemente non ci sono abbastanza inferenze deviate dalla bolletta del cloud per recuperare i costi di creazione. Prima di impegnare il budget di progettazione per una build su dispositivo, vale la pena collegare il tuo MAU effettivo e la tua migliore stima reale della capacità del dispositivo piuttosto che presumere che l'economia si riduca linearmente.
Perché esiste ancora una fattura cloud anche per gli utenti che utilizzano il dispositivo?
Perché in pratica la capacità sul dispositivo non è mai tutto o niente. Anche su un telefono che è pienamente in grado di eseguire il modello locale, una parte delle query deve ancora essere trasferita nel cloud: una query troppo complessa o troppo al di fuori dell'ambito del modello locale perché una versione compressa sul dispositivo possa gestirla bene, una situazione di batteria scarica o di limitazione termica in cui il sistema operativo limita l'elaborazione sul dispositivo, una finestra di avvio a freddo prima che la risorsa del modello locale abbia terminato il download dopo l'installazione o l'aggiornamento o semplicemente un'inferenza locale che restituisce un livello di confidenza basso e necessita di un modello cloud per essere completata. ricontrollalo. Questo calcolatore lo modella come una percentuale di fallback del cloud applicata solo alle query degli utenti abilitati sul dispositivo, oltre all'intera fattura del cloud ancora dovuta dagli utenti i cui dispositivi non possono eseguire affatto l'inferenza sul dispositivo, quindi la voce cloud residua nel totale ibrido non è mai pari a zero, anche a tassi di capacità del dispositivo molto elevati.
In che cosa differisce dal calcolatore LLM e API self-hosted già presente su questo sito?
Sia il calcolatore Self-Host vs API che il calcolatore LLM vs API self-hosted sono già presenti su questo modello di sito di self-hosting lato server: affittare la propria istanza GPU o cloud box ed eseguire l'inferenza da soli, rispetto al pagamento di un provider cloud per token o per chiamata: la forma del costo in entrambi i casi è ancora un server da qualche parte con una fattura di hosting, solo tua invece che di un fornitore. Questo calcolatore modella qualcosa di strutturalmente diverso: inferenza sul dispositivo lato client eseguita direttamente sull'hardware del telefono dell'utente finale, dove non è necessario noleggiare un server e il costo marginale per inferenza è effettivamente pari a zero una volta spedito il modello. Ciò che sostituisce la fattura di hosting in questo caso è un costo di progettazione una tantum per costruire e quantizzare il modello, ammortizzato nel corso di mesi, oltre a un tetto massimo sulla quantità di spesa per il cloud che puoi effettivamente deviare, fissato in base alla frazione di utenti che possiedono dispositivi sufficientemente capaci e alla frequenza con cui anche tali dispositivi devono ancora ricorrere al cloud.