20260625:很多新内容

concepts/build-vs-buy-llm.md

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+title: "构建 vs 购买 — Build vs Buy (LLM)"
+created: 2026-06-19
+updated: 2026-06-19
+type: concept
+tags: [llm, cost-optimization, infrastructure, api-vs-self-host]
+sources:
+  - https://towardsdatascience.com/six-choices-every-ai-engineer-has-to-make-and-nobody-teaches/
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+# 构建 vs 购买（Build vs Buy）
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+## 定义
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+在 LLM 时代，"构建 vs 购买"不再是从零训练模型的问题。2026 年的版本更难：三个选择，每个有不同的成本曲线和失效模式。
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+## 三个选择
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+| 选择 | 适用场景 | 成本结构 | 失效模式 |
+|------|---------|---------|---------|
+| **调用 API** | 日请求 < 10 万 | 按 token 付费，低开销 | 供应商锁定、框架迁移 |
+| **微调开源模型** | 中等规模，专业化需求 | 一次性计算成本 | 数据准备和评估成本 |
+| **自建托管** | 日请求 > 100 万 | 硬件 + 人力 | 人力占 70-80% 成本！ |
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+## 关键数据
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+- Omdia 调查（n=376）：95% 认为自建提供更多定制，91% 同意预构建更快——**两者同时成立**
+- 硬件和电力仅占自托管成本的 20-30%，**人力占 70-80%**
+- 团队平均超出 LLM 预算 340%，主因是缺少使用跟踪和成本归属
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+## 实践框架
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+1. **从 API 开始**
+2. **从第一天起记录每次调用的成本、延迟和功能归属**
+3. **当运算显示优势下降时再更换**
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+## 参考
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+- [[ai-production-tradeoffs|AI 生产权衡]]
+- [[nobrega-ai-production-tradeoffs-2026|原文文章]]