免费托管AI还是自托管？20分钟对比框架帮你选

两个团队，同样的技术栈，却做出了截然不同的选择。

团队 A 拿了免费托管的 token，下午就上线了一个 demo。团队 B 自托管了一个开源模型，花了三周时间跟 GPU 驱动搏斗。六个月后，团队 A 正在重构架构——因为某个限速规则在周五下午四点把他们的 CI 给搞崩了。团队 B 呢……还好。

错误不在于选择本身，而在于两个团队在选择之前都没有做过测量。

免费托管的 AI 看起来是板上钉钉的选择——不用 GPU，不用运维，不用账单。但"免费"只是一种定价模式，不是适合性评估。适合与否取决于一些你花一个下午就能测出来的变量：延迟、token 消耗、错误率，以及切换成本。

声明：本文是 MonkeyCode 产品推广的一部分。MonkeyCode 目前的方案——免费模型访问（1000 万 token）和免费服务器选项——恰恰是那种看起来板上钉钉、但实际需要测量验证的东西。所以让我们开始测量。

五支决策树

在比较端点之前，先走一遍这棵树。每个分支都会快速淘汰一个候选方案。

数据是否跨越了不该跨越的边界？ 代码、日志和客户 PII 的风险等级不同。如果你的政策说不行，那比较就到此为止了。要么自托管，要么购买带有数据处理协议的付费方案。

延迟是产品的一部分吗？ 一个需要 40 秒进行重构的 agent 对人类来说没问题，但对 CI gate 来说就是灾难。要测量 p95，而不是中位数。

成本上限是什么？ 免费层有上限——token 数、请求数或并发数。算一算当你达到上限那天会发生什么。

谁来运维这个替代方案？ 自托管不是免费的。它是把所有权转移给了你的团队。如果没人来运维它，你没有自托管的选项，只有未来的事故。

退出计划是什么？ 如果免费层改变条款，你能不重写每个 prompt 和集成就切换吗？

如果某个分支淘汰了你最喜欢的方案，你刚刚就为自己省下了一次迁移。如果什么都没有被淘汰，那就运行这个测试工具。

20 分钟对比工具

这是核心工具：一个小的 Python 脚本，向两个端点发送相同的 prompt 集，并报告延迟百分位数、错误率和 token 消耗。

# compare_endpoints.py — run the same prompts against two AI endpoints
import argparse, json, statistics, time, urllib.request

PROMPTS = [
    "Explain what this function does and name its failure modes: "
    "def retry(fn, times=3):\n    for i in range(times):\n        try:\n            return fn()\n        except Exception:\n            if i == times - 1:\n                raise",
    "Write a pytest suite for a function that parses ISO 8601 timestamps.",
    "Refactor this loop to remove the O(n^2) behavior: "
    "for a in items:\n    for b in items:\n        if a.id == b.id and a is not b:\n            print(a)",
]

def call(endpoint, headers, payload, timeout=90):
    start = time.perf_counter()
    req = urllib.request.Request(
        endpoint, data=json.dumps(payload).encode(), headers=headers
    )
    try:
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as resp:
            body = json.load(resp)
        return time.perf_counter() - start, body
    except Exception as exc:
        return time.perf_counter() - start, {"error": str(exc)}

def run(endpoint, headers, n=10):
    latencies, errors, tokens = [], 0, 0
    for i in range(n):
        prompt = PROMPTS[i % len(PROMPTS)]
        latency, body = call(endpoint, headers, {"prompt": prompt})
        latencies.append(latency)
        if "error" in body:
            errors += 1
        else:
            tokens += body.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
    latencies.sort()
    return {
        "p50_s": round(statistics.median(latencies), 2),
        "p95_s": round(latencies[max(0, int(len(latencies) * 0.95) - 1)], 2),
        "error_rate": round(errors / n, 2),
        "avg_tokens_per_ok": round(tokens / max(n - errors, 1)),
    }

if __name__ == "__main__":
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("--endpoint", action="append", required=True)
    ap.add_argument("--header", action="append", default=[])
    args = ap.parse_args()
    headers = dict(h.split(":", 1) for h in args.header)
    for ep in args.endpoint:
        print(ep, run(ep, headers))

python compare_endpoints.py \
  --endpoint https://free-hosted.example/v1/complete \
  --endpoint http://localhost:8080/v1/complete \
  --header "Authorization: Bearer $TOKEN"

三个 prompt，十次迭代，两个端点。二十分钟，包括喝咖啡的时间。

它给你的是：p50 和 p95 延迟、错误率，以及每次成功调用的平均 token 消耗。这是决策的原始材料。这里的 p95 是小样本的近似值——如果你需要更严格的数字，把 n 增加到 30。

假设你的团队每天进行 120 次 agent 调用，每月 22 个工作日。那就是 2640 次调用。你的测试工具显示每次调用平均消耗 3800 个 token。月消耗：约 1000 万 token。

现在免费层的 1000 万 token 配额不再是一个数字，而是一个日期：你在第 22 天左右达到上限。之后每次调用要么变慢、要么被拒绝、要么被收费。是哪一种？这取决于条款——而条款是会变的。

同样的数字，不同的工作负载：每天 40 次调用，每次 1200 个 token。月消耗约 110 万 token。上限无关紧要了。现在决策取决于延迟和数据策略，而不是成本。

这就是为什么要先测量。免费层没有好不好，只是一个适合不适合的问题，而适合与否是跟你自己的数字相关的。

谁应该选哪条路

这个工具不测什么

三件事，而且都很重要。

第一，答案质量。工具测量的是速度和错误，而不是重构是否正确。用相同的 prompt 做一个小规模的质量测试，让一位资深工程师盲评输出结果。

第二，服务条款。免费层是一个探针，不是合同。配额、模型、保留策略——所有这些都可能变。每个季度重新运行一次测试工具，让退出计划保持热备状态。

第三，你自己的时间。自托管有真实的工程小时成本。如果团队里没人愿意拥有它，"免费服务器"就是你承担不起的礼物。

所以这是诚实的总结。免费托管的 AI，包括 MonkeyCode 的免费模型访问和免费服务器选项，是一个合法的起点——但只适用于那些数字合适的工作负载。弄清楚适不适合的方法不是看博客文章，而是花 20 分钟运行测试工具、用你自己的 prompt、连接两个端点。

这周就运行它。数字会替你说话。