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這篇不給你「建議規格」三個等級就結束。
先教你用指令量出自己現在的實際負載,拿到四個數字,再照那四個數字去對硬體表。已經在跑 HA 的人照步驟 1 到 4 做,還沒開始的人直接跳到步驟 5。

先講 2026 年最重要的一件事:價格整個翻掉了
2025 年底開始,AI 基礎建設把 DRAM 產能吃光,記憶體價格出現前所未有的漲幅。Raspberry Pi 官方連續調漲:
- Pi 5 / 8GB:原本 80 美元 → 2025 年 12 月 95 → 2026 年 2 月 125 → 2026 年 4 月 175 美元
- Pi 5 / 16GB:原本 120 美元 → 305 美元(漲了 154%)
- 只有 1GB 的 Pi 5(45 美元)與 1GB 的 Pi 4(35 美元)沒漲,官方刻意保護入門價位
連帶地,官方硬體 Home Assistant Green 也從 2023 年上市的 99 美元,經過 2026 年 1 月與 4 月兩次調漲,來到建議售價 199 美元。Nabu Casa 的公告直接講明原因是零件成本接近翻倍,主要就是記憶體。
這件事把「樹莓派最划算」這個結論整個推翻了。舊文章(包括這篇的前一版)寫的「樹莓派 4 連配件約三千到四千五」在 2026 年已經不成立。下面的價格表是按 2026 年 9 月的行情寫的。
官方說這波漲價是暫時的,DRAM 價格回穩後會調回原本的定位。所以如果你不急,觀望也是一個選項。
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步驟 1:量出你現在有幾個實體
實體數是決定記憶體需求的第一個數字,比「幾個裝置」準確得多 —— 一顆 Zigbee 三合一感測器可能就是 8 個實體。
到 開發者工具 → 狀態(Developer tools → States)。
你會看到什麼:一張很長的表格,最上面的搜尋框旁邊會顯示總筆數。
如果你的版本沒顯示總數,到 開發者工具 → 模板,把左邊的內容清掉,貼這一段:
- 實體總數:{{ states | list | count }}
- 各網域數量:
- {% for d in states | map(attribute='domain') | unique | sort %}
- {{ d }}: {{ states[d] | list | count }}
- {%- endfor %}
- 不可用的實體:{{ states | selectattr('state', 'in', ['unavailable', 'unknown']) | list | count }}
複製代碼
你會看到什麼:右邊即時算出結果,類似
- 實體總數:487
- 各網域數量:
- automation: 34
- binary_sensor: 96
- light: 21
- sensor: 243
- ...
- 不可用的實體:12
複製代碼
記下「實體總數」這個數字。
順便看「不可用的實體」:這個數字如果超過總數的 5%,代表你有一批裝置掉線或是舊整合留下的孤兒,那些東西還是會佔記憶體。買新機器之前先清掉會比較準。
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步驟 2:量出你的資料庫多大
資料庫大小直接決定你需要多少儲存、以及該不該買 SSD。
HA OS / Supervised:到 設定 → 系統 → 儲存空間,畫面上會直接列出資料庫大小。
Container / Core,或是想看得更細:到 HA 的設定目錄下執行
- ls -lh home-assistant_v2.db*
複製代碼
你會看到什麼:
- -rw-r--r-- 1 root root 1.8G Sep 25 14:02 home-assistant_v2.db
- -rw-r--r-- 1 root root 32K Sep 25 14:02 home-assistant_v2.db-shm
- -rw-r--r-- 1 root root 4.1M Sep 25 14:02 home-assistant_v2.db-wal
複製代碼
三個檔案都要算進去,-wal 那個在忙碌的系統上可能長到幾百 MB。
判讀:
- 500MB 以下 —— 正常,SD 卡撐得住(但還是會壞,見步驟 4)
- 1~2GB —— 偏大,SSD 的價值開始明顯
- 3GB 以上 —— 一定要 SSD,而且你的 recorder 設定該調了
記下這個數字。
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步驟 3:量出你現在的 CPU 與記憶體用量
最準的方法:用 systemmonitor 整合
到 設定 → 裝置與服務 → 新增整合 → 搜尋 System Monitor,加進去。它會問你要監控哪些項目,勾處理器使用率、記憶體使用率、磁碟可用空間。
你會看到什麼:多出 sensor.processor_use、sensor.memory_use_percent 等實體。到歷史記錄看它們至少一整天的曲線 —— 看瞬間值沒有意義,HA 的負載尖峰通常落在自動化集中觸發的時段和每天凌晨 4:12 的資料庫清理。
判讀:
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