很多团队做大模型项目，选型时只看“模型能力”和“token 单价”，最后上线才发现真正的坑在：接入方式与部署方式。
这篇我给你三个可直接拿去用的东西：
- 决策树：按问题走就能选
- 成本拆解表：别只算 token
- 接入层骨架：后面做路由/灰度/评测更省事
1）先给一个结论：三种方案是在交换三件事
- 闭源 API：快，但可控性取决于条款与治理
- 私有化部署：可控性强，但投入大、周期长、运维重
- 混合方案：折中，但路由与治理复杂度上升
你真正要做的是：把“速度 / 可控性 / 复杂度”三角形定下来。
2）决策树（推荐按顺序问）
2.1 数据是否允许出域？
- 不允许：私有化 / 混合（敏感链路私有化）
- 允许但要可控：API / 混合（脱敏+审计+可删除）
- 允许且不敏感：API 通常最划算
2.2 是否需要“可追溯证据”？
如果你要的是制度/合同/口径一致性，重点是 RAG（检索资料再回答），而不是“部署名词”。
你可以先 API 跑通，再补 RAG 的数据治理与评测。
2.3 目标是 PoC 还是生产？
我建议把上线拆两阶段：
- PoC：先验证 ROI（2–4 周），API/混合更快
- 生产：再决定是否私有化（不要在价值未验证时先背重资产）
2.4 团队能不能长期运维推理服务？
私有化最难的不是“跑起来”，而是“稳定跑”：
- 容量规划、扩缩容、监控告警、故障处理、版本升级、成本控制
如果团队没经验，私有化会拖慢交付。
3）成本拆解表（不要只算 token）
建议把总成本拆成 5 块：
| 成本项 | API | 私有化 | 混合 |
|---|---|---|---|
| 调用成本（token） | 有 | 可能有/也可能无（看你用什么模型） | 有 |
| 基础设施（GPU/存储/网络） | 无 | 高 | 中 |
| 工程与运维 | 中 | 高 | 高 |
| 质量返工（错答/复核） | 有 | 有 | 有 |
| 合规与安全 | 中 | 高（你要自己做） | 高 |
一个更真实的算账口径：
4）接入层骨架（推荐你先统一入口）
无论你最后选 API/混合/私有化，都建议你把调用封装成一个接入层：
- 统一模型调用入口（减少“满地 base_url”）
- 统一日志/重试/限流/缓存
- 方便做多模型对比、路由、灰度、评测
下面给一个最小骨架（OpenAI 兼容写法示意，参数以你所用服务为准）：
from openai import OpenAI
class LLMClient:
def __init__(self, api_key: str, base_url: str, model: str):
self.client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
self.model = model
def chat(self, messages):
resp = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=messages,
)
return resp.choices[0].message.content
4.1 混合方案的“路由”最小思路
混合不是把两套系统堆一起，而是写清楚“谁走哪条路”：
- 敏感数据 → 私有化链路
- 非敏感写作/总结 → API 链路
- 高风险动作 → Agent + 审批
路由代码最小形态（伪代码）：
def route(request) -> str:
if request.has_sensitive_data:
return "private"
if request.needs_action:
return "agent"
return "api"
5）上线清单（工程角度最关键的 10 条）
- 数据边界（允许出域吗？需要脱敏吗？）
- 审计日志（谁问了什么、模型输出什么、做了什么动作）
- 评测集（至少 30–100 条）
- 线上指标（失败率/延迟/成本/人工兜底率）
- 超时/重试/限流/缓存
- 降级策略（模型不可用怎么兜底）
- 权限最小化（工具调用尤其重要）
- 关键动作二次确认
- 版本与回滚（prompt/检索/模型版本）
- 故障演练（别等线上炸了才补）
资源区
如果你们团队需要做多模型对比/评测，实践里常见做法是用 OpenAI 兼容接入方式把入口统一起来（多数情况下只改 base_url 与 api_key）。
我自己用的是大模型中转平台 147ai 官网（参数以其文档与控制台为准）。
