据 Woofun AI 消息，Cline 基于 Kimi K2.6 模型进行了自托管成本测算。数据显示，该系统月均处理 5.83 万亿 token，纯 API 调用月费约为 18.5 万美元。若采用 16 台 B200 服务器全天候处理基础流量并辅以 API 传输，月费降至 16.6 万美元，节省幅度约 10%。

Cline 指出，通过动态调整 GPU 配置可将节省比例提升至 22% 至 25%，而进一步优化内核与批量处理理论上可达 35% 至 40%，但后者尚未落地。自托管门槛较高，若年 API 费用低于 50 万美元，节省金额通常不足以覆盖推理工程师薪资；当年费用达到 100 万至 200 万美元时，自托管才显现成本优势。该测算基于 Kimi K2.6，不适用于 Kimi K3。