解读

面试官想验证三件事：

1. 能否在“钱不够”的硬约束下，用数据而不是拍脑袋做技术选型；
2. 是否真正理解“现成 API”与“自研模型”在数据、算法、算力、合规、长期成本五条线的差异；
3. 能否把技术选型翻译成老板能听懂的业务风险与收益，并给出可落地的阶段性方案。
   回答必须体现“产品经理视角”而非“技术宅视角”：先算经济账，再算业务账，最后算政治账（合规、资质、供应链安全）。

知识点

1. 总拥有成本（TCO）模型：一次性费用 + 按量计费 + 隐性成本（数据标注、合规审计、运维、云资源弹性溢价）。
2. 现金转换周期：现成 API 按 QPS/Token 后付费，现金流出滞后；自研需前置投入 GPU 租金、标注费，现金流压力大。
3. 数据飞轮门槛：自研模型需要“私有数据密度 ≥ 公有预训练数据密度”一个数量级才能拉开差距，否则 ROI 为负。
4. 合规红线：国内现成 API 必须调用通过算法备案、安全评估的“持证”接口；自研模型在上线前需完成“算法备案 + 安全评估 + 等保 2.0”三证，周期 6-12 周，预算紧张时不可忽略。
5. 供应链安全：大厂 API 存在“限速+涨价+停服”三连击风险；自研模型存在“GPU 卡被渠道锁货”风险，需提前签备用机房框架协议。
6. 技术债量化：API 的黑盒导致 bad case 无法反标，长期技术债以“每千次调用额外增加 0.8 人日运维”估算；自研模型技术债主要是版本分裂，需预留 15% 人力做模型蒸馏与回滚。
7. 退出成本：API 转自研需重新标注数据、对齐 prompt 模板，平均 3 个月；自研转 API 需把 prompt 工程反向适配，平均 1.5 个月。预算紧张时必须把退出成本折现到首期决策里。

答案

“预算紧张”我定义为：现金流可覆盖未来 6 个月运营，但融资/追加预算尚未到位。此时用“三步量化 + 一张止损表”做决策。

第一步：用 TCO 速算表拉平对比

• 现成 API：按 0.06 元/千 Token、月调用 5000 万 Token 估算，月费 3 万元；隐性成本加 15% 合规审计，合计 3.45 万/月。
• 自研模型：8 卡 A800 云租赁 4.5 万/月 + 标注 20 万条×0.4 元=8 万一次性 + 算法备案第三方 5 万一次性；摊到 6 个月，月均 6.2 万。
  结论：6 个月内现成 API 现金支出更低，符合“活下去”第一优先级。

第二步：用“数据密度差”验证长期壁垒

• 场景是客服 FAQ，我们私有数据 30 万条，公开预训练已覆盖 90% 知识点，数据密度差＜1 倍，自研无法形成壁垒。
• 若场景是“小语种跨境客服”，私有数据 50 万条且公开语料稀缺，数据密度差≥10 倍，则即使预算紧张，也应咬牙自研，否则 12 个月后 API 成本反超且没有护城河。

第三步：设止损点并留回转余地

• 与 CEO 达成“双触发”止损：①月调用量突破 1 亿 Token 且融资未到位；②Bad Case 率 > 3% 连续两周。任一触发即启动“模型蒸馏 + 轻量微调”自救方案：用 1 亿条 API 返回结果做知识蒸馏，训练 7B 小模型，GPU 成本降到 1.5 万/月，两周内可热切换，确保业务不中断。
• 合同层面与大厂 API 签“价格锁定 + 限速豁免”补充条款，防止预算紧张时被“限速涨价”双杀。

最终决策：当前客服 FAQ 场景选择持证 API，同时把省下的 3 万/月预算抽 1 万做“数据回流 + 提示工程优化”，把 bad case 率从 5% 压到 2% 以内；另外 2 万留作后续自研的“数据密度差”基金，一旦触发双条件，两周内启动蒸馏方案，实现低成本切换。这样既解决燃眉之急，又给长期护城河留后门，老板、财务、合规三方都能签字。

拓展思考

1. 如果公司处在“上市前合规整改”阶段，API 供应商无法出具《算法安全自评报告》，则即使 TCO 贵 50%，也必须走自研，因为合规风险会直接挡住 IPO 通道。
2. 预算紧张且场景对延迟敏感（如实时语音质检），API 往返 600 ms 无法满足 300 ms 以内的 SLA，此时可把“延迟”折算成钱：每增加 100 ms 带来 1% 用户流失，按 LTV 测算，若月流失损失 > 自研增量成本，则自研反而更便宜。
3. 政府补贴窗口：上海、深圳对“自主可控大模型”有 30% 算力券，若能在 3 个月内拿到补贴，自研 TCO 可瞬间下降 25%，可能逆转决策；产品经理需要把政策节奏当成变量写进财务模型，而不是事后补救。