最近不少朋友问我：在Vibe Coding实践中，到底该自建大语言模型还是直接调用API服务？这个问题看似简单，背后却藏着整个软件开发范式的变革逻辑。
我记得去年帮一家创业公司做技术选型时，他们的CTO信誓旦旦地说要自建模型。结果三个月后，他们光GPU集群的电费就烧掉了50万，而实际产生的代码量还不如直接调用GPT-4来得高效。这个案例让我深刻意识到：在Vibe Coding的世界里，经济效益的计算方式已经完全不同了。
先说说自建模型的真实成本。除了显性的硬件投入（现在一张H100就要20多万），还有更多隐性成本：数据清洗标注、模型训练调试、推理优化、运维团队……这些加起来，月开销轻松突破百万。更可怕的是技术迭代风险——你今天训练的模型，可能下个月就被开源社区的新模型超越。
反观API服务，现在OpenAI的GPT-4 Turbo每百万tokens才10美元。按照我们团队的实际使用数据，一个中等规模的Vibe Coding项目，月均token消耗在200万左右，也就是2000元人民币。这个数字对比自建模型的成本，简直是天壤之别。
但事情没那么简单。我在金融行业的朋友就坚持自建模型，因为他们的数据敏感度极高，必须完全可控。这引出了Vibe Coding的一个核心原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。当你的业务对数据安全、响应延迟有特殊要求时，自建模型反而可能更经济。
这里有个很形象的比喻：自建模型就像自己开农场种菜，API服务则是叫外卖。农场前期投入大，但食材完全可控；外卖方便快捷，但要依赖外部供应链。关键看你是在做家常便饭还是米其林大餐。
根据Gartner的最新报告，到2025年，70%的企业将采用混合策略：核心业务自建模型，边缘业务使用API。这个趋势在Vibe Coding领域尤其明显——我们用自建模型处理敏感的企业逻辑，同时调用多个API服务来做代码生成和测试。
说到测试，这其实是很多人忽略的成本点。在Vibe Coding中，我们遵循“验证与观测是系统成功的核心”原则。自建模型的测试成本远高于API服务，因为你需要构建完整的评估体系，而API服务商已经帮你做好了这部分工作。
不过我最想强调的是：在Vibe Coding的范式下，我们真正应该投资的是什么？不是模型本身，而是那些“黄金契约”——清晰的提示词、稳定的接口规范、不可妥协的安全准则。这些才是穿越技术周期的长期资产。
记得亚马逊CTO Werner Vogels说过：“所有东西最终都会失败，关键是如何优雅地处理失败。”在模型选择上，我们需要构建弹性架构，既能在API服务中断时快速切换，也能在自建模型表现不佳时及时调整策略。
所以回到最初的问题：自建还是API？我的建议是：先从API开始，当你明确感受到特定需求无法被满足时，再考虑自建。毕竟在Vibe Coding的世界里，我们的目标是写出更好的意图描述，而不是成为模型训练专家。
你们在实践中有没有遇到类似的选择困境？欢迎在评论区分享你的故事。