Nástroj zdarma

Vyplatí se vlastní AI? Kalkulačka návratnosti

Kolik stojí milion tokenů z vlastního stroje — a za jak dlouho se pořízení vrátí oproti placení cloudového API? Kalkulačka počítá s reálnou rychlostí vašeho hardwaru, cenou elektřiny i amortizací.

1

Jaký stroj zvažujete?

hodně paměti, pomalejší propustnost — ideál na MoE a hejna agentů

2

Co na něm poběží?

3

Provoz a s čím srovnat

STEJNÝ typ modelu, jaký byste pouštěli doma — nejférovější srovnání ceny

chat ≈ 3×, agenti a práce s dokumenty ≈ 5–10×

Vrátí se až za 13,9 roku — to už je za horizontem životnosti

DGX Spark 128 GB (Gigabyte AI TOP Atom / ASUS GX10) · Qwen3.6 35B-A3B (MoE) · ~55 tok/s (8 souběžných sessions) · 8 h denně

Produkce

48,3 mil. tok/měs

4 233 normostran denně

Lokálně

4,59 Kč/1M tok

jen elektřina (222 Kč/měs) · s amortizací 68 Kč

V cloudu

18 Kč/1M tok

Hostovaný open-weights (DeepInfra, Qwen3 30B třída) · 883 Kč/měs za stejný objem

Měsíční bilance

+661 Kč

úspora oproti cloudu (bez amortizace)

Kumulativní náklady za 3 roky

vlastní stroj (pořízení + elektřina)cloud API za stejnou práci
Co tohle srovnání umí a neumí
  • • Srovnáváme cenu za token, ne kvalitu. Tady je srovnání férové — v cloudu běží stejný model, jaký byste měli doma.
  • • Break-even předpokládá, že stroj opravdu poběží 8 h denně po celou dobu. Stroj, který se nudí, se nevrátí nikdy.
  • • Nepočítáme váš čas na správu (instalace, aktualizace, ladění) ani cenu za to, že data neopouštějí váš stůl — obojí si oceňte sami.

Rychlost počítá stejný engine jako kalkulačka „Poběží mi to?“. Kontext 16K, kurz 21.24 Kč/USD, ceny API k 16. 07. 2026, ceny hardwaru k 16. 07. 2026. Normostrana ≈ 375 tokenů.

Vyplatí se vlastní AI stroj? Upřímná odpověď: přijde na to

Tahle debata se vede pod každým příspěvkem o domácím AI hardwaru. Jedna strana: „Za 20 dolarů měsíčně mám ChatGPT, který to strčí do kapsy.“ Druhá strana: „Můj stroj jede čtyřiadvacet hodin denně a nikdo mi ho nevypne.“ Obě mají kus pravdy — a proto tahle kalkulačka nepočítá ideologii, ale koruny.

Klíčová veličina je vytížení. Kdo se s modelem párkrát denně poradí, tomu vyjde cloud levněji vždycky — pořizovací cena stroje se rozpouští v tokenech, které nikdy nevygeneruje. Zlom nastává u dávkové práce: zpracování stovek dokumentů, agenti běžící přes noc, generování a klasifikace textů ve velkém. Tam se počítadlo točí nepřetržitě a každá hodina provozu umořuje kus pořizovací ceny.

Proč srovnáváme s API, a ne s předplatným

Předplatná typu ChatGPT Plus nebo Claude Pro vypadají levně, ale nejsou to neomezené dálniční známky — mají limity zpráv a při automatizovaném provozu narazíte během desítek minut. Jakmile chcete tokeny průmyslově, platíte API ceny za milion tokenů. Proto kalkulačka srovnává právě s nimi.

Nejférovější řádek v nabídce je hostovaný open-weights model — tam v cloudu běží tentýž model, který byste si pustili doma, takže srovnáváte čistě cenu infrastruktury. Srovnání s frontier modely (Opus, GPT) berte s rezervou, kterou kalkulačka říká nahlas: frontier model je chytřejší a stejný počet tokenů u něj znamená víc odvedené práce.

Co v break-evenu je a co není

V ceně lokálního provozu počítáme pořizovací cenu stroje a elektřinu — včetně klidové spotřeby, pokud stroj běží i mimo pracovní hodiny. U grafických karet připočítáváme spotřebu zbytku počítače; při generování navíc karta nejede na plný výkon (limituje ji paměť, ne čipy), takže počítáme reálný odběr při inferenci, ne špičkové TDP z krabice.

Záměrně nepočítáme váš čas. Lokální AI znamená občas něco přeinstalovat, aktualizovat ovladače a ladit nastavení — pro někoho zábava, pro někoho práce navíc. A nepočítáme ani hodnotu soukromí: to, že citlivá data neopustí váš stůl, má pro právníka jinou cenu než pro blogera. Obojí si do rozhodnutí připočtěte sami.

Návod: jak z čísel udělat rozhodnutí

Vyjde-li návratnost do zhruba dvou let, dává pořízení ekonomicky smysl — tři roky jsou rozumná životnost AI hardwaru (pak bude k mání výrazně lepší). Vyjde-li déle, kupujete si nezávislost a soukromí, ne úsporu; i to je legitimní důvod, jen je dobré ho tak pojmenovat. A pokud kalkulačka hlásí, že se stroj nevrátí nikdy, zkuste posunout jezdce „hodin denně“ nahoru — uvidíte, jak moc je celý výpočet o vytížení.

Největší páka na cenu za token je hejno agentů: při více souběžných úlohách se váhy modelu čtou z paměti jen jednou za krok a celková propustnost roste několikanásobně. Stroj, který v jedné session vypadá pomalý, umí v dávkovém režimu překvapit — přesně tohle je režim, ve kterém se domácí hardware vyplácí nejdřív. Kolik toho váš stroj protočí, si spočítáte v kalkulačce „Poběží mi to?“.

Časté dotazy

Od kolika normostran textu se vlastní stroj vyplatí?

Přesně na tohle kalkulačka odpovídá — výsledek ukazuje break-even i v normostranách. Orientačně: proti nejlevnějším cloudovým API jde o miliony normostran (vyplatí se jen nepřetržitý dávkový provoz), proti frontier API o řády míň. Normostranu počítáme jako 375 tokenů české prózy.

Nezestárne hardware dřív, než se zaplatí?

Hardware zůstane stejný, ale modely na něm poběží každý rok lepší — to je argument PRO: schopnosti stroje s časem rostou zadarmo. Riziko je jinde: nové generace hardwaru (rychlejší paměť) můžou srazit cenu tokenů v cloudu rychleji, než se váš stroj zaplatí. Proto doporučujeme počítat návratnost do dvou let, ne do pěti.

Kolik elektřiny to reálně spálí?

Méně, než napovídá TDP na krabici. Generování tokenů je limitované propustností paměti, takže čipy se flákají — DGX Spark bere při inferenci kolem 100 W, Mac Studio 70–130 W, velká grafika 300–450 W. V zimě to teplo navíc aspoň přitopí, v létě počítejte s tím, že pracovna bude o pár stupňů tepleji.

Proč nepočítáte s mým časem na správu?

Protože se u každého liší řádově. Komu instalace llama.cpp přijde jako víkendová zábava, ten má náklad nula; kdo by musel platit správce, ať si přičte jeho sazbu. Kalkulačka drží poctivě oddělené, co spočítat umí (koruny za tokeny) a co ne (vaše hodiny a nervy).