WebAI 提供由瀏覽器託管的 API，網站和擴充功能可透過它呼叫模型，在使用者裝置上執行。這表示許多常見工作不必再透過網路連線到集中式服務供應商進行推論。對使用者來說，這代表延遲更低、不會自動將資料傳送給第三方 API，也能免費使用部分 AI 功能。對開發者而言，則有機會加入 AI 驅動的使用體驗，不必承擔伺服器管理的繁瑣工作，也不用支付每次查詢的費用。

這項功能之所以在此刻顯得重要，是因為更小、更有效率的模型權重，加上效能更強的消費級裝置，讓本機推論能勝任的應用情境日益增加。WebAI 將這項能力納入瀏覽器層，讓權限管理與更新控管能以標準化方式進行。

Opera 初期推出的 WebAI 不綁定特定模型，但已支援適合在裝置端執行的實用模型系列：Google 的 Gemma 變體，以及搭載 Apple 晶片的 Mac 上的 Apple 裝置端基礎模型。這些模型分別是「開放權重」模型或廠商提供、專為本機推論最佳化的模型。不同變體在上下文長度、參數量和延遲上各有取捨，因此瀏覽器提供多種選項供使用者挑選，而不是只提供單一大型模型。

裝置規格會決定哪些模型變體適用：搭載新款 Intel／AMD CPU 的 64 位元 Windows 電腦，通常能順暢執行中型 Gemma 模型；搭載 Apple 晶片的 Mac 則可運用 Apple 最佳化模型與神經網路加速器。低階筆電和較舊的硬體需要較小的量化模型，或改用雲端備援，因此開發者應偵測裝置能力，並妥善處理功能降級。

對工程師和產品負責人來說，WebAI 改變了成本模式。許多輕量功能——例如分頁摘要、內容標記、文字即時改寫，以及本機職缺媒合——都能在不自建推論基礎架構的情況下實現。這能降低營運複雜度和每次查詢的支出，但也需要新的工程做法：提供能力偵測 API、設計模型下載流程、管理存取權限，並為較繁重的工作或不支援的硬體準備可靠的雲端備援機制。

工具和測試流程也應隨之調整。團隊必須在不同裝置規格的組合下驗證功能、量化所選模型的延遲與記憶體占用，並設計能考量使用者選擇安裝模型的體驗。若需要可重複且高吞吐量的預測，混合式做法會是務實的選擇：快速判斷交由本機推論處理，繁重的批次工作則交由雲端處理。

瀏覽器本機 AI 最適合需要低延遲及／或高度重視資料留存本機的功能。實際應用包括利用本機語意嵌入自動整理並排列分頁優先順序；即時內容分類，例如標示標題黨或為網頁分類；在資料完全不離開裝置的情況下解析私人履歷並媒合工作；以及在用戶端為敏感文件生成摘要或遮蔽內容。擴充功能無須設置訂閱門檻或遠端伺服器，就能提供這些功能。

不過，需要極長上下文、集成模型，或必須確保所有使用者使用一致模型更新的任務，仍較適合採用雲端推論。產品團隊應根據功能找出成本最低的執行位置：延遲或隱私要求較高的細項功能交由本機處理，繁重工作和跨使用者模型一致性則交由雲端處理。

最大的實際限制來自硬體。記憶體占用、CPU／GPU 是否可用，以及是否配備神經網路加速器，都會影響模型能否順暢執行。量化模型變體可減少記憶體需求，但可能影響準確度。這也造成裝置間的差異：在高階 Mac 上表現出色的功能，在較舊的 Windows 筆電上可能完全無法使用。開發者必須監測準確度下降的情況，也要考量電池供電裝置上的延遲和耗電量。

隱私保護確實有所提升，但也帶來新的安全疑慮。本機模型需要安全的更新管道、完整性檢查以防模型遭惡意替換，以及受沙箱隔離的執行環境來限制風險。權限操作體驗和清楚的揭露資訊至關重要，讓使用者明白網站或擴充功能何時獲准存取裝置端模型。