我持相反的看法，認為「模型是商品，只需交換」的觀點是極其天真的，幾乎只被這裡從未真正深入推出基於 LLM 的產品的人所持有。這些人通常只是自以為是的評論者。 我個人的看法是，護城河確實存在，它是累積的適應性……這包括提示庫、邊緣案例處理、對失敗模式的機構直覺，以及嵌入式信任校準。而且，隨著整合深度的增加，切換成本是非線性增長的。 表面上的 API 消費者可能是微不足道的。但對於像目標邏輯、通信管道、分類工作流程等深度嵌入的東西來說，切換成本基本上就是一個偽裝成供應商決策的完整重新工程週期。 特別是 DAO/Anthropic 的情況很有趣，因為軍事組織可能面臨這個問題的最極端版本。他們不能隨便在生產環境中進行測試，每個行為邊緣案例都必須以緩慢、昂貴的方式重新驗證，並且需要專門的專業知識，這些知識不一定能在模型家族之間轉移。 我非常清楚這一點，因為我們的初創公司能夠切換到任何模型，但這非常麻煩，因為一切要麼崩潰，要麼變得奇怪。