本文探讨了从依赖API到运行自托管AI模型的转变过程，分析了API的限制如定价高昂、行为不确定性和缺乏透明性，以及自托管模型在完全掌控、成本优化和行为可预测性方面的优势。文章还介绍了自托管AI模型的技术堆栈，包括模型选择、容器化部署和硬件支持，并讨论了挑战如硬件成本和技术门槛，以及通过RunPod等服务降低技术门槛的解决方案。