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随着千亿参数 MoE 开源权重模型在编码和 Agent 场景追平前沿闭源模型，越来越多团队将日常流量切向开源大模型 API。本文拆解自建 GPU 推理的隐性门槛，剖析二手额度转售与隐蔽降配的风险，并给出基于自有算力部署、零日志与单端点混合调用的生产级选型清单。
两类 API 接口格式可以一样，真正的区别在于推理由谁来跑。开源权重模型由服务方自己部署，精度、上下文和日志策略由部署方决定。闭源模型只能由原厂推理，渠道需要确认是否真的走官方，留存和限流要看原厂条款。本文按精度、上下文、数据留存、限流延迟四项拆开说明，并给出选择场景和接入前的核对步骤。
仅凭客户端，无法直接证明服务端没有把对话写入日志。本文说明哪些检查能提供有效证据：核对控制台日志字段、阅读数据留存政策、用金丝雀诱饵检测泄露、排查自己链路上的记录点，以及在出域前做脱敏。
直接问模型“你是谁”不能验真。本文给出一套可执行的交叉检查：核对响应字段与 usage，用固定探针对比能力，做长上下文压测，再参考首字延迟和解码速度，并说明每种方法的边界和适用场景。
BF16 和 FP8 的区别主要在每个数值占的位数。FP8 能让权重和 KV 缓存的显存占用约减半，在支持原生 FP8 的 GPU 上还能提高吞吐；BF16 数值更稳定，适合代码、数学推导和结果对齐。本文按显存、速度、质量和硬件四项说明差异，给出自部署和 API 调用两种情况下的选择方法，以及验证模型是否降精度的步骤。
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