Cloud vs on-prem IA: il break-even puo arrivare in 9 mesi
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Damien · LocalIAConfronto onesto tra API OpenAI / Anthropic e un rig IA locale, con tre scenari TCO concreti su 24 mesi.
La promessa cloud era pagare solo l'uso. Nel 2026 non regge piu per molti flussi PMI: appena l'IA entra in produzione, il volume token cresce molto velocemente.
Perche il cloud non e sempre meno caro
Con 50 prompt manuali al giorno le API sono economiche. In produzione pero ci sono RAG, agenti, classificazioni e tool che chiamano il modello di continuo.
Tre curve tipiche
| Studio legale RAG | 22M token/mese | Break-even verso mese 10-12. |
| Agenzia creativa con agenti | 75M token/mese | Break-even verso mese 4. |
| Classificazione industriale | 150M token/mese | Break-even verso mese 12. |
Costi nascosti del cloud
- Input e output sono fatturati; il contesto lungo si paga a ogni chiamata.
- I retry dopo timeout o errori schema sono fatturati di nuovo.
- Zero Data Retention e contratti enterprise possono imporre minimi alti.
- La deprecazione dei modelli obbliga a ritestare prompt e applicazioni.
Schema pratico: cloud per esplorare, on-prem per industrializzare.
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Domande frequenti
When does moving to local AI become profitable versus the cloud?+
The break-even typically falls between 4 and 18 months depending on monthly token volume. At 30M tokens/month versus GPT-4o, a Pro build (~EUR 11,990) pays back in ~6 months. At 75M tokens/month (an agency running agents), it is ~3 months.
Which hidden cloud costs are often forgotten?+
Input AND output billed on every call, retries on timeouts/errors billed too, Enterprise contracts with minimums, model deprecations forcing re-prompting, and US data transfers = GDPR work not priced into the per-token rate.
When does the cloud stay the right choice in 2026?+
During exploration (model not yet settled), when you need proprietary capabilities open-weight does not provide, for traffic with rare big spikes but low daily usage, or volume below 10M tokens/month with no growth.
What is the practical cloud + on-prem strategy?+
Cloud to explore, on-prem to industrialize. Once usage is stable and above 30M tokens/month, moving local becomes a productive asset versus a recurring expense.
Does a local rig pose a scalability problem?+
No if sized correctly. A Pro build (2x RTX 5090) handles 5-10 concurrent users via vLLM batching. To scale further, add a node (simple cluster) or move to Enterprise (2x A6000 NVLink).
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