Ollama facilite l’exécution locale de modèles, tandis qu’une API hébergée délègue l’infrastructure à un fournisseur. Le choix dépend davantage des contraintes du produit que d’une opposition entre gratuit et payant.
Données et confidentialité
Une exécution locale peut garder prompts et documents dans votre environnement, à condition de maîtriser aussi les journaux, sauvegardes et dépendances. Une API hébergée transfère les données au fournisseur selon son contrat et sa configuration. Pour les deux options, classez les données et documentez les flux.
Qualité et capacités
Les API donnent souvent accès rapidement à des modèles puissants, de grandes fenêtres de contexte et des fonctions managées. Le local offre contrôle et choix de modèles ouverts, mais la qualité réelle dépend de ce que votre matériel peut exécuter. Évaluez les deux sur les mêmes cas.
Coûts
Le local évite un prix par token, mais le matériel, l’électricité, le temps d’exploitation et la capacité inutilisée ont un coût. Une API transforme ces coûts en consommation variable. Calculez un coût par requête utile, en incluant les reprises et les échecs.
Latence et disponibilité
En local, l’absence d’aller-retour réseau peut aider, mais un petit matériel peut générer lentement. Une API bénéficie d’une infrastructure dimensionnée, avec une latence réseau et des quotas. Mesurez le temps jusqu’au premier token et le débit, pas seulement la durée totale.
Exploitation et montée en charge
Ollama est excellent pour le poste développeur, les prototypes et certaines applications internes. Une charge concurrente importante demande cependant ordonnancement, supervision, redondance et capacité GPU. Une API hébergée simplifie ces aspects, sans supprimer la nécessité de gérer limites, erreurs et budget.
Choisir rapidement
- Préférez Ollama pour le développement hors ligne, les données qui doivent rester sur la machine et un volume prévisible compatible avec votre matériel.
- Préférez une API lorsque la qualité maximale, l’élasticité ou le délai de mise en production dominent.
- Adoptez une approche hybride pour développer localement, router les données sensibles ou utiliser un modèle hébergé en secours.
Évitez de coupler le produit à un fournisseur : placez l’appel derrière une interface, normalisez les erreurs et évaluez régulièrement plusieurs modèles. La décision peut alors évoluer sans réécrire toute l’application.