根据 Beating AI 的监控，Cline 在真实生产环境中计算了 Kimi K2.6 的自托管成本。通过 API 每月处理 5.83 十亿 tokens，成本约为 185,000 美元。以满载状态运行 16 张英伟达 B200 GPU 作为基准流量，同时将剩余请求路由到 API，可将账单降至 166,000 美元，仅节省约 10%。
Cline 估计，动态 GPU 调度可能将节省幅度提升至 22%-25%，进一步优化或可达到 35%-40%，不过这些策略仍未在生产环境中验证。该公司结论是，只有当当年的 API 支出超过 500,000-200 万美元时，自托管在经济上才变得可行；低于该门槛时，基础设施和工程成本通常会超过节省的费用。
