A négy szokásos indok, egyenként
| Indok | Verdikt | Miért |
|---|---|---|
| Adatvédelem | Részben igaz | Igaz a modell hívásra. Nem igaz a teljes rendszerre. |
| Költség | Egy felhasználónál hiedelem | A megtérülési küszöb évi milliárdos tokenszám. |
| Korlátozásmentesség | Igaz, de nem ingyen | Nincs korlát és nincs tartalmi szűrő — de nincs élvonalbeli minőség sem. |
| Offline működés | Igaz, és nem kell árnyalni | A helyi modell repülőn is fut. |
És az ötödik, amit a szokásos négy kihagy: a modell nem tűnik el alólad.
Ez nem elmélet. Egy nagy szolgáltató saját kivezetési oldala 2026-ra és 2027-re a következő dátumokat közli:
| Ami megszűnik | Dátum |
|---|---|
| Egy korábbi asszisztens-API | 2026. augusztus 26. |
| Több finomhangolt modell | 2026. október 23. |
| Agent-építő felület és a kiértékelő platform | 2026. november 30. |
| Az önkiszolgáló finomhangolási platform | 2027. január 6. |
Egy letöltött modellfájl 2027-ben is ugyanaz lesz. Ez a legkevésbé közhelyes érv a helyi futtatás mellett, és teljes egészében elsődleges forrásból alátámasztható. A kivezetés kezeléséről amikor a modelledet kivezetik című írás szól bővebben.
A pénz: a token ára = watt osztva sebességgel
[Saját számítás] Ez a képlet triviális, mégis szinte sehol nincs leírva:
Egy millió token generálásának áramköltsége:
kWh / 1M token = P [watt] / (3,6 × TPS)
P = a gép átlagos fogyasztása generálás közben
TPS = tokens per second, a mért generálási sebesség
Ellenőriztem egy független, fali wattmérős mérésen: 94 W és 74 token/másodperc mellett a képlet 0,353 kWh-t ad millió tokenre — pontosan annyit, amennyit a mérés közölt.
A használható tanulság egy mondatban: a token ára a wattot osztja a sebességgel. Ezért egy lassú kis modell drágább lehet, mint egy gyors nagy — ez a legellentmondóbb és a leghasznosabb megállapítás az egészben.
Mért példák, négy hardver-modell párra:
| Gép és modell | Watt | Token/mp | kWh / 1M | Magyarországon | EU-átlagon |
|---|---|---|---|---|---|
| Erős asztali gép, ritkított nagy modell | 94 | 74 | 0,353 | 0,042 $ | 0,111 $ |
| Ugyanaz, közepes sűrű modell | 138 | 21,5 | 1,783 | 0,210 $ | 0,563 $ |
| Videokártyás PC, apró modell | 154 | 136 | 0,315 | 0,037 $ | 0,099 $ |
| Ugyanaz, 27 milliárd paraméteres modell | 283 | 25,4 | 3,095 | 0,365 $ | 0,977 $ |
Az áramár: itt vannak a legnagyobb országkülönbségek
Az uniós statisztikai hivatal 2025 második félévi adatai szerint a lakossági villamosenergia-ár:
| EUR / kWh | |
|---|---|
| Magyarország (a legolcsóbb az EU-ban) | 0,1082 |
| Spanyolország | 0,2669 |
| EU-átlag | 0,2896 |
| Németország | 0,3869 |
| Írország (a legdrágább) | 0,4042 |
[Saját számítás] A német ár a magyarnak 3,58-szorosa, a spanyol a 2,47-szerese. Vagyis ugyanaz a gép, ugyanazzal a modellel, országonként háromszoros különbséget mutathat a villanyszámlán. Nyisd le, amelyik érint:
Magyarország — a lakossági áram a legolcsóbb, az ipari viszont a legdrágábbak közt van
Lakossági áron Magyarország az első az EU-ban, 0,1082 euró/kWh-val. A „megeszi az áram" ellenérv tehát itt a leggyengébb az egész Unióban: a helyi futtatásnál a hardver amortizációja dominál, nem a villany.
Van viszont egy fordulat, ami a legtöbb összehasonlításból kimarad. Az ipari fogyasztói árnál ugyanaz a rangsor megfordul: az 500–1999 MWh éves sávban Magyarország 0,2132 euró/kWh-val a 23. a 27-ből, az uniós átlag fölött 16%-kal.
Amit ez a gyakorlatban jelent: az asztali gépen futó modellnél az olcsó magyar lakossági ár valódi előny. Egy szerverszekrénybe tett, üzleti tarifán működő gépnél viszont eltűnik — ott a számolást az ipari árral kell újra elvégezni, és a helyi futtatás küszöbe jóval feljebb csúszik.
Spanyolország — pont fordítva: lakossági közép, ipari élmezőny
Lakossági áron Spanyolország a 16. legolcsóbb a 27-ből, 0,2669 euró/kWh-val — nagyjából 8%-kal az uniós átlag alatt, de a magyar ár két és félszerese. Egy otthoni gépnél tehát az áramköltség érdemi tétel, nem elhanyagolható.
Ipari fogyasztóként viszont Spanyolország a negyedik legolcsóbb az Unióban, 0,1324 euró/kWh-val: az uniós átlag alatt 28%-kal, és a magyar ipari ár 0,62-szerese. Ugyanaz a gép, ugyanaz a modell, üzleti tarifán Spanyolországban kétharmad annyiba kerül árammal, mint Magyarországon.
Amit ez a gyakorlatban jelent: ha a kérdés az irodai asztali gép, a spanyol számítás közelebb áll az uniós átlaghoz. Ha a kérdés egy kis szerver vagy egy dedikált gép üzleti szerződéssel, Spanyolország az egyik legjobb hely az Unióban helyi futtatásra — és ez pont az ellenkezője annak, amit a lakossági rangsorból gondolnál.
A megtérülési küszöb
[Saját számítás] A képlet:
hardverár / élettartam_év
N_küszöb = ──────────────────────────────────
API_ár − helyi_áramköltség
(mind 1 millió tokenre vetítve)
Feltevések, amiket ki kell írni, mert enélkül a szám semmit nem jelent: 3:1 bemenet-kimenet arány (tipikus chat- és agent-terhelés), négyéves lineáris amortizáció, a gép kizárólag AI-ra van használva, és nincs benne az internet, a hely és a te időd.
Az „A" eset — 3 500 dolláros gép, EU-átlagos áram, 875 dollár éves amortizáció:
| Mihez hasonlítod | Küszöb (millió token/év) | Ennyi folyamatos futás |
|---|---|---|
| Legolcsóbb API-szint (0,45 $) | 2 581 | 133 nap/év |
| Középkategória (1,50 $) | 630 | 32 nap/év |
| Belépő szintű élvonalbeli (2,00 $) | 463 | 24 nap/év |
| Középső élvonalbeli (4,00 $) | 225 | 12 nap/év |
A „B" eset — belépő videokártyás PC, összesen 1 658 dollár, 415 dollár éves amortizáció. Itt az olcsóbb magyar áram lejjebb viszi a küszöböt, hiszen kisebb a marginális költség:
| Mihez hasonlítod | Küszöb EU-átlagon | Küszöb Magyarországon |
|---|---|---|
| Legolcsóbb API-szint | 1 206 | 1 012 |
| Középkategória | 298 | 284 |
Három következtetés:
- A legolcsóbb API-szinttel szemben egy magánember gyakorlatilag soha nem hozza be. Évi 2,6 milliárd token azt jelenti, hogy a gép az év harmadában folyamatosan generál. Aki napi nyolc órát dolgozik agentekkel, az sem éri el.
- A középkategóriával szemben egy nehéz felhasználó behozza. Évi 300-630 millió token, azaz 16-32 nap folyamatos futás — ez egy állandóan futó agentnél reális.
- Az élvonalbeli szinttel szemben azonnal behozza — csak a helyi modell nem tud élvonalbeli munkát végezni.
A harmadik pont a csapda, és érdemes kimondani: az a volumen, ahol a helyi futtatás megéri, pont az, ahol a helyi modell már nem elég jó.
Három eset, amit a számítás nem lát
1. A hardver már megvan. Ha a gép amúgy is a munkagéped, akkor az amortizáció nem az AI-é. Ilyenkor csak a marginális áramköltség számít — és az Magyarországon 0,04 dollár millió tokenenként, Spanyolországban 0,10 dollár, szemben a legolcsóbb API 0,45 dollárjával. Négyszeres és tízszeres különbség között, és ez az egyetlen felállás, ahol a helyi futtatás egyértelműen olcsóbb.
2. Többen használják. Párhuzamos kérésnél a megfelelő kiszolgálószoftverrel az áteresztőképesség nagyságrendet ugrik. Egy mérésben ugyanazon a hardveren, ugyanazzal a modellel: 793 token/mp párhuzamos terhelés alatt a megfelelő kiszolgálóval, szemben 41 token/mp-cel egy egyfelhasználós futtatóval — miközben egy felhasználónál a kettő gyakorlatilag azonos (130-180 token/mp). Csapatnál tehát a küszöbhöz szükséges volumen fejenként annyiadrészére csökken, ahányan használják.
3. Az üresjárat viszont ellened dolgozik. [Saját számítás] Egy 70 wattos, mindig bekapcsolt asztali gép évi 613 kWh-t fogyaszt semmittevéssel — ez EU-átlagon 194 dollár, Magyarországon 72 dollár, Spanyolországban 179 dollár, Németországban 259 dollár évente. A jól méretezett gépek üresjárata ennek a töredéke (a gyártói adat szerint 6-9 watt), ott ugyanez évi 6 és 33 dollár között.
Egy mindig bekapcsolt asztali gép üresjárati árama önmagában megeheti az egész megtakarítást egy közepes felhasználónál.
Amit az „ingyen van" elhallgat
Öt tétel, amit a számításba be kell venni:
1. AZ ÜRESJÁRAT
613 kWh/év egy 70 wattos, mindig futó gépnél.
2. A MODELL BETÖLTVE MARAD
Az egyik futtató alapból 5 percig tartja
a memóriában, a másik akár 60 percig.
Ez nem áram, hanem RAM - a méretezésnél számít.
3. A HARDVER AMORTIZÁCIÓJA
3500 dollár / 4 év = 875 dollár évente.
Egy előfizetés 240 dollár évente.
4. A HARDVERÁRAK NEM A TE OLDALADON ÁLLNAK
Az adatközponti memóriakereslet miatt a felső
kategóriás videokártyák utcai ára a gyártói
ajánlott ár két-két és félszerese volt, amikor
ezt a cikket írtuk.
5. A TE IDŐD
A beállítás, a modellválasztás és a hibakeresés
órákban mérhető, és a fenti számításban
NULLÁVAL szerepel.
Hol NEM privátabb a helyi futtatás?
Ez a rész azért fontos, mert a legtöbben pont az adatvédelem miatt kezdenek bele.
Ami igaz: a jó futtatók alapból csak a saját gépről érhetők el, a modellek a lemezeden vannak, és a szolgáltató nem látja a promptjaidat.
Ami viszont nem következik ebből:
1. A modellfájl nem adat, hanem kód. 2025 elején két rosszindulatú modellt találtak egy népszerű modellmegosztón. A trükk: a fájlformátum tömörítési módját cserélték le, és a káros részt a fájl elejére tették — a biztonsági ellenőrző előbb validált, mint hogy vizsgált volna, így a kód lefutott, mielőtt a szkenner elérte volna. A payload egy külső címre nyíló kapcsolat volt.
2. A modellbetöltő is szoftver, és van benne hiba. A legelterjedtebb helyi modellformátum feldolgozójában 2024, 2025 és 2026 folyamán is találtak súlyos sebezhetőséget — köztük olyat, ami kódfuttatáshoz vezethetett, és ami minden erre épülő futtatót érint.
3. A „nem látjuk a promptodat" nem azonos a „semmit nem küldünk"-kel. Az egyik legelterjedtebb futtatónál a telemetriára vonatkozó nyilvános kérdés 2024 februárja óta nyitva van.
4. A név nem garancia. Ugyanaz a termék 2026-ban gyakran két dolgot jelent: egy helyi futtatót és egy felhős szolgáltatást. Csak az egyik helyi.
A helyes összegzés: a helyi futtatás a modellhívást teszi privátabbá. Egy rendszert nem. Az adat helyben tartásáról a privát AI című írás szól részletesen.
Mennyivel gyengébb?
Egy elemzőcég mérése szerint 2026 januárja óta a legjobb nyílt súlyú modellek átlagosan négy hónappal vannak a zárt élvonal mögött.
Két árnyalás nélkül ez a szám félrevezető. Az egyik: a nyílt súly nem azonos a laptopon futtathatóval — a listát vezető nyílt modellek százmilliárdos nagyságrendűek. A másik: a rés feladatfüggő — egy körös eszközhívásnál kicsi, több körös agentfeladatnál nagyságrendnyi.
Ehhez jön, hogy egy szűk feladatra finomhangolt kis modell verhet nála százszor nagyobbat — erről a fine-tuning megtérülése témájú poszt hoz méréseket. Van viszont egy komoly ellenérv is. Egy kutatói pozíciócikk szerint a fogyasztói eszközön futó, tízmilliárd paraméter alatti modellek kiszolgálása 10-30-szor olcsóbb — késleltetésben, energiában és számításban egyaránt —, és az agentfeladatok jelentős része nem igényel élvonalbeli modellt.
(Ez pozíciócikk, nem mérés. De a gondolat használható.)
Amit érdemes elvinni
A helyi futtatás melletti legerősebb érv nem a költség és nem is elsősorban az adatvédelem, hanem hogy a modell nem tűnik el alólad — egy szolgáltatói kivezetési naptár mellett ez konkrét, dátumozott kockázat.
A költségről pedig három szám: a token ára watt osztva sebességgel; a küszöb a legolcsóbb API-szinttel szemben évi 2,6 milliárd token; és ha a hardver már megvan, a marginális költség tizede az API-nak.
A helyes kérdés ezért nem az, hogy „helyi vagy felhő", hanem hogy melyik hívást hova teszed. A tömeges, egyszerű, érzékeny adatot érintő hívás mehet helyben; a nehéz, több körös, pontosságkritikus munka nem. A hardverről a hardver a local LLM-hez című írás szól, a futtatókról pedig a helyi modellfuttatók témájú összehasonlítás.