基于云的文本转语音 (TTS) 服务与本地解决方案主要在基础设施、可扩展性和维护模式上有所不同。基于云的 TTS，例如 Google Cloud Text-to-Speech 或 Amazon Polly，运行在由第三方提供商管理的远程服务器上。开发者通过 API 访问这些服务，无需托管或管理底层硬件。相比之下，本地 TTS 解决方案部署在公司自己的服务器上，需要专用的基础设施、软件安装和内部团队的持续维护。例如，本地系统可能涉及在私有数据中心运行开源工具，如 MaryTTS，或商业软件，如 IBM Watson Speech。这种根本区别影响着资源的扩展方式、成本结构和更新处理方式。
成本和可扩展性是关键的区别点。云 TTS 服务通常采用按需付费的定价模式，按 API 调用次数或音频时长收费，这适用于需求波动的项目。扩展是自动的：如果应用程序今天需要处理 10,000 个请求，明天只需要处理 100 个，云服务无需人工干预即可应对。然而，本地解决方案需要前期在硬件、许可证和设置方面进行投资。虽然这对于高容量、持续性的工作负载可能具有成本效益，但扩展需要购买额外的服务器或升级现有服务器。例如，一家每天处理数百万个 TTS 请求的公司长期来看使用本地解决方案可能会更省钱，但使用量不可预测的初创公司则会受益于云服务的弹性。延迟是另一个因素：云服务依赖互联网连接，可能引入延迟，而本地系统在本地网络内运行，通常能提供更快的响应时间。
维护和控制也各不相同。云提供商处理更新、安全补丁和性能优化，将开发者从基础设施管理中解放出来。例如，Microsoft Azure Cognitive Services 会自动推出新的 TTS 语音或功能。本地解决方案要求团队手动安装更新并排除故障，但能提供更大的定制和数据隐私控制权。医疗或金融等行业可能更倾向于本地部署，以通过将语音数据完全保留在内部来遵守严格的数据驻留法律（例如 GDPR 或 HIPAA）。然而，这种控制也伴随着权衡：维护本地系统需要专业的知识和时间。开发者必须权衡这些因素——成本灵活性、可扩展性需求、延迟容忍度和合规要求——才能为其用例选择正确的方法。