Автор темы
Когда в проекте появляется задача на нейросеть, первый вопрос: брать готовый API или разворачивать модель на своей инфраструктуре.
Позиция 1: внешний API и не мучиться.
Не нужно покупать GPU, следить за весами, обновлять рантайм. Подключил ключ, получил ответ. Масштабирование на стороне провайдера. Для MVP и средних нагрузок это дешевле, чем держать железо. Команда пишет продукт, а не занимается инфрой для инференса.
Позиция 2: локальная модель, полный контроль.
Данные не уходят наружу. Нет зависимости от чужого прайса и чужого SLA. Если провайдер меняет условия или закрывает эндпоинт, продакшен не падает. Для регулируемых отраслей это часто не выбор, а требование. Да, нужен DevOps, который умеет в CUDA и квантизацию, но зато латенси предсказуемый и стоимость запроса фиксирована.
Оба подхода работают. Но на практике почти каждый проект упирается в одну точку: объём данных, которые ты готов отправить наружу, и бюджет, который ты готов потратить на железо.
Ты выбираешь внешний API или поднимаешь модель у себя, и где для тебя проходит граница?
