客户常问：数据不能出公司，是不是必须私有化？答案取决于三件事——数据敏感等级、调用量、以及可接受的维护成本。
值得私有化的典型情况
- 涉及个人隐私、医疗、财务或合同原文，且体量较大
- 日调用量稳定，公有 API 成本已超过自建推理成本
- 需要在离线/内网环境运行（生产车间、涉密场所）
- 需要固定模型版本以保证长期一致的输出
不一定值得的情况
- 用量小、验证期项目：公有 API 更快更省
- 团队没有运维 GPU 与监控能力
- 对模型效果要求极高、紧跟前沿版本的场景
私有化的隐藏成本
显卡与机房只是开始。模型与推理框架的升级、向量库与缓存维护、并发与显存调度、故障降级、以及效果评估的持续投入，都需要人。我们在方案里会把这些列为独立条目，而不是打包进「部署费」。
混合方案往往更现实
敏感数据在内网模型上处理，通用问答走公有 API，是多数客户最终选择的路径。检索层统一、模型层可切换，是我们在项目里默认的架构约定。
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