云API

文章指出，Reddit讨论中的共识包括：平台在版权压力下收紧服务条款是事实、封号行为有实际案例支撑、用户对云API的信任正在下降。

服务条款（ToS）的单方面变更是云API用户面临的结构性风险之一，多数平台保留随时修改条款并自变更生效日起约束用户的权利。

本地模型的价值在于隐私、离线工作，以及不想把数据发出去的任务；当需要尽可能好的回答时，它并不是托管大模型的对手。

作者认为本地推理适合高频、重复性任务（如工单分类、信息抽取、结构化输出），且数据敏感不愿外发，并能接受'很好'而非'最强'的模型能力。

作者仍在使用前沿云API和Claude，用于前沿级推理任务（如架构决策、复杂多步调试、高质量写作）、一次性任务、错误答案有真实后果且14B能力不够的场景，以及公开数据且质量最重要的任务。

作者建议买GPU前回答一个问题：未来12个月里是否每天100次以上对不愿发给云API的数据运行该模型？答案是会则买，不会则用API更便宜。

作者认为混合架构（敏感高频任务走本地小模型，复杂推理走云API）不是妥协，而是正确的架构。

作者前三个月本地LLM推理的每月运行成本（硬件摊销+电力）约58到73美元，而同等用量下云API月账单约180到240美元，净节省每月107到180美元，大约第4个月回本。

作者指出，如果每天调用低于100次，把时间成本诚实计入后，使用云API反而比本地部署更便宜。

如果自研芯片能拉低单位推理成本，云上的API定价有可能松动，这对依赖大模型API的团队是实质利好。