核心要点
调用 API：直接使用别人训好的现成模型，按调用量付费，上手快、省事、通用能力强。
自己训练：用自己的数据从头训或在开源模型上训，可深度定制、数据可私有，但成本高。
API 的取舍：方便快捷但难以深度定制，数据要发给第三方，存在隐私和合规顾虑。
自训的取舍：可控、可私有部署、贴合业务，但需要数据、算力、人力，投入大、周期长。
标准回答
调用 API：拿来就用
像调用天气接口一样，把你的问题发给模型服务商（如各家大模型 API），它返回结果，你按用量付费。优点是几乎零门槛、上线快、通用能力强、不用维护 GPU；缺点是难以深度定制模型本身，数据要传到第三方、可能涉及隐私与合规问题，长期高频调用成本也会累积。
自己训练：从原料做菜
用自己的数据训练模型（从头训，或在开源模型基础上微调）。优点是可以贴合特定业务、风格和领域知识，能私有化部署、数据不出门，更可控；缺点是需要高质量数据、昂贵的 GPU 算力和专业人力，开发和维护周期长、门槛高。
怎么选
通用需求、要快速验证、团队小 → 先用 API。需要私有数据、强定制、长期高频且对成本/合规敏感 → 考虑微调或自训。很多团队是「先 API 跑通，再视情况转自训/微调」。
常见误区
⚠️ 常见踩坑
不要以为「自己训练一定效果更好」。多数场景下，直接调用强大的通用 API 反而又快又好；只有当通用模型满足不了定制、隐私或成本要求时，自训/微调才更划算。
追问
追问 1：介于两者之间有没有折中方案？
有，最常见的是「微调 + 提示工程」。在开源或厂商提供的基础模型上，用少量自己的数据做微调，或仅靠精心设计提示词来引导，既比从头训省得多，又能获得一定定制能力，是很多团队的中间路线。
追问 2：用 API 时数据隐私要注意什么？
要留意敏感数据（用户隐私、商业机密）会被发送到第三方服务器。应做脱敏、看清服务商的数据使用与留存条款、遵守合规要求；对高度敏感的场景，可考虑私有化部署的开源模型来避免数据外发。
延伸学习
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