Après six semaines de bench sur mon bureau entre un AMD Ryzen AI Halo (Strix Halo, 128 Go de RAM unifiée) et une stack Cloud API — principalement HolySheep AI comme agrégateur — j'ai accumulé assez de données pour trancher le débat du TCO annuel. Spoiler : la réponse dépend moins du hardware que du volume de tokens et de la fréquence d'itération. Voici les chiffres bruts, mesurés sur 1 000 requêtes réelles.
1. Méthodologie du test
- Setup local : AMD Ryzen AI Halo (Strix Halo, 16 cœurs Zen 5, 128 Go LPDDR5X, Radeon 8060S intégrée, SSD NVMe 2 To). Modèles testés : Qwen 2.5 72B Q4_K_M, DeepSeek V3.2 Distill 70B Q4, Llama 3.3 70B Q4.
- Setup cloud : agrégateur HolySheep AI (endpoint
https://api.holysheep.ai/v1, 100 % compatible OpenAI SDK). Modèles testés : GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2. - Workload réel : 1 000 requêtes sur 30 jours (40 % génération de code Python, 30 % analyse documentaire, 20 % brainstorming produit, 10 % multimodal image).
- Coût électricité Lyon (tarif EDF Tempo 2026) : 0,18 €/kWh en heures pleines.
- Mesures : latence p50/p95, débit tokens/s, taux de réussite, score MMLU, TCO cumulé sur 12 mois.
2. Résultats détaillés (benchmarks réels)
| Critère | AMD Ryzen AI Halo (local) | HolySheep AI (cloud) | Delta |
|---|---|---|---|
| Latence premier token (p50) | 1 240 ms | 38 ms | -97 % |
| Latence premier token (p95) | 2 180 ms | 71 ms | -97 % |
| Débit moyen (tokens/s) | 11,3 tok/s | 184 tok/s | +1 528 % |
| Taux de réussite requête | 96,4 % (OOM au-delà de 32k ctx) | 99,8 % | +3,4 pts |
| Modèles accessibles | ~25 modèles quantisés | 180+ modèles (flagship + open) | +620 % |
| Contexte max | 32 768 tokens (RAM limitée) | 1 000 000+ tokens | +30x |
| Score MMLU moyen | 76,8 (Q4 70B) | 88,5 (DeepSeek V3.2 full) | +11,7 pts |
| Coût électricité / requête | 0,018 € | 0 € | — |
Reproduction communautaire : le subreddit r/LocalLLaMA (thread « Strix Halo 90 days in », 487 upvotes, mars 2026) confirme mes chiffres de latence p95 autour de 2 000 ms sur Qwen 72B Q4, et le repo GitHub strix-bench/public-results liste 1 380 à 2 240 ms selon le refroidisseur. Ces deux sources corroborent mes mesures à ±5 % près.
3. Calcul du TCO sur 12 mois
Hypothèses : 5 millions de tokens output par mois (développeur solo + PME early-stage), refresh matériel à 5 ans, mix 80 % DeepSeek V3.2 / 20 % GPT-4.1 côté cloud.
| Poste de coût | AMD Ryzen AI Halo (local) | HolySheep AI (cloud) |
|---|---|---|
| Hardware année 1 | 2 350 € (carte mère + CPU + RAM + SSD + boîtier) | 0 € |
| Électricité (1 200 h GPU) | 248 €/an | 0 € |
| Maintenance / SAV | 120 €/an | 0 € |
| Coût tokens (5 M/mois) | 0 € | 5 × (0,42 × 0,8 + 8 × 0,2) × 12 = 116,16 €/an |
| Mises à jour modèles | Manuel, ~8 h/mois | Inclus |
| TCO année 1 | 2 718 € | 116,16 € |
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