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大模型
大模型架构选型：成本、延迟与合规的三角
选大模型不只是“哪个最聪明”，而是在成本、延迟、数据合规之间做工程取舍。
大模型落地常见的误区是只盯着“哪个模型最强”。真实的选型是在成本、延迟、数据合规与可控性之间做取舍——旗舰模型很强，但未必适合高频、低价值或对数据地点敏感的场景。
务实的架构往往是分层的：简单任务用小模型或本地推理、复杂任务用旗舰、敏感数据走私有或带管控的通道，并用缓存与路由控制成本。
把成本与合规作为架构约束前置，比事后为账单和监管救火要高效得多。
选大模型不只是“哪个最聪明”，而是在成本、延迟、数据合规之间做工程取舍。
大模型落地常见的误区是只盯着“哪个模型最强”。真实的选型是在成本、延迟、数据合规与可控性之间做取舍——旗舰模型很强，但未必适合高频、低价值或对数据地点敏感的场景。
务实的架构往往是分层的：简单任务用小模型或本地推理、复杂任务用旗舰、敏感数据走私有或带管控的通道，并用缓存与路由控制成本。
把成本与合规作为架构约束前置，比事后为账单和监管救火要高效得多。