Локальные модели vs готовые по API: когда что брать

Локальные модели vs готовые по API: когда что брать Частый вопрос у разработчиков что и как лучше использовать. В том числе задают вопросы на собеседованиях при проектировании систем что выбрать? (важная оговорка: про облачные решения (Bedrock, Vertex и т.д.) и разные обёртки для обезличивания данных тут не проговариваю. только про два полюса: публичный API против self-host) Вообще одна из главных проблем быстрого внедрения ИИ == это чувствительные данные . Нельзя просто так скормить тонны информации из своих тасктрекеров, баз данных и всего и всего и при этом не получить бобо от безопасников. 🥷 Во всех крупных компаниях есть четкие регламенты, что нельзя скармливать нейронке. Поэтому в случае безопасности данных часто выбирают развертывать локальные модели вместо уже готовых. 💲 Второй важный момент == это цена . Тут надо понимать, что дешевле: развернуть на своем железе последний qwen и его обслуживать или дергать anthropic/openai по апишке. Часто для этого используют отдельные метрики , и конечное решение уже делает техлид/архитектор по конкретному выбору. Третий момент == это качество . Ни для кого не секрет, что модели claude явно мощнее и качественнее, чем условные qwen . Тоже нужно думать, насколько нужны «мощные» модели для решения задач. ↗️ Четвертый момент == это объем . Если раз в неделю пару раз дергается апишка на небольшие задачи, то естественно нет надобности разворачивать у себя модель. Но если масштаб большой, то бюджет начинает кусаться. К слову, собеседовался в одну компанию, и архитектор рассказывал, что они тратят безумные деньги на апишки антропика. Буквально сотни тысяч долларов на определенные процессы с ии. Поэтому тоже держим это в голове. В реальности между этим выбора правильного варианта никогда нет. А самый оптимальный это гибрид . Можно спокойно запускать и так и так. qwen для внутренних данных, а для тяжелых openai .