最近想幫店裡買一台能跑本機 LLM 的電腦，最容易被一個數字帶歪：tokens/s。看起來越快越划算，但小店真正要買的是一套能穩定完成工作的配置，不是跑分截圖。

我覺得 Llmspeed 最實用的地方，是把硬體和模型放在同一張採購地圖上。你可以先從自己的任務開始，例如客服草稿、商品文案、訂單資料整理，再反推需要多大的模型，以及顯示卡或 Mac 要有多少 VRAM。只做短文案，較小的模型可能已經夠用；要處理長商品規格、複雜客服脈絡，模型大小和記憶體需求就會往上走。硬買一台很快的機器，結果模型塞不進去，才是真的浪費錢。

更重要的是，它沒有把所有數字都假裝成同一種實測。頁面會區分社群實測、依相近配置推算，以及按規格預測。這對預算有限的一人電商很關鍵，因為推算值只能拿來縮小選擇範圍，不能當成保證。我的做法會是先列出每天最常做的三個任務，設定自己能接受的等待時間，再用同一個模型和提示詞比較候選硬體，最後留一點記憶體餘裕。

所以採購順序應該是：任務需求，模型大小與 VRAM，速度，最後才看 benchmark 的可信度。能省下訂閱費固然很好，但如果每天還要重跑、修正或等半天，CP 值一樣很差啦 💰