【本地部署能否替代Claude Code？一个团队的真实账单算法】

在Reddit的LocalLLaMA社区，一个每月花费2000美元使用Claude Code的小团队发起了灵魂拷问：能不能用本地部署的开源模型来替代？

这不是单纯的“能不能跑”的问题，而是一道复杂的经济账。

首先要直面残酷现实：当下最强的开源模型DeepSeek-V3.2的量化版本就有362GB，光模型本身就需要4张RTX 6000才能装下。再加上多人并发需要的上下文空间，实际需要8张——这意味着约8万美元的前期投入。在算力硬件快速迭代的当下，这笔投资的时机并不明智。

但问题没有这么简单。

一位有实战经验的开发者给出了更务实的方案：构建路由优先架构。用一台8×RTX 4090系统运行MiniMax模型处理90%到95%的推理请求，剩余复杂任务回落到前沿API。硬件一次性投入约3万美元，电费每月约170美元，API支出可能从2000美元降至400到1000美元。

更轻量的方案是走云端订阅路线。有开发者分享了年费仅27美元的技术栈：智谱的编程订阅配合Claude Code使用GLM-4.7模型，再辅以Gemini做规划审查。GLM的请求限额是Claude专业版的3到15倍，足够支撑日常高强度使用。

几点关键洞察值得深思：

Claude Code的优势不仅在模型本身，更在于其精心设计的工具链和提示词工程。即便换用较弱的模型，这套框架仍能产出不错的结果。

本地部署的核心价值在于控制权和数据隐私，而非单纯的成本节约。对于代码不能外泄的场景，这是唯一选择。

利用率是自建方案的隐形杀手。如果团队成员在同一时区，考虑到会议、夜间和周末，GPU实际利用率可能不到三分之一。

一位在企业场景下实战的工程师透露，他们用4张Pro 6000运行GLM 4.5 Air支持最多5名开发者，根据任务复杂度在本地模型和Claude之间灵活切换——用本地处理重复性工作和文档，用Opus做规划，用GLM执行编码。

最实在的建议或许是：保持混合架构，让本地模型处理日常任务来降低成本，把前沿API留给真正需要顶级智能的场景。技术在快速演进，六个月后可能就有Opus 4.5水平的模型以每月不到10美元的价格触手可及。

等待有时也是一种策略。

reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qg5io6/is_it_feasible_for_a_team_to_replace_claude_code