[筆記] AI 寫程式省錢術：從 Token 焦慮到團隊成本治理 – 37

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課程相關資訊

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請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。

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內容

資料流考量

1. OpenRouter – 專門做轉發，沒有自己的模型，也可帶自己的 Key：不過你所有的提示詞和回覆都會經過它家
2. Ollana Cloud – 遠端 API 模式，但費用並不便宜
3. 自建

資料邊界 -> 模型清單 -> 證據保留 -> 聯合治理：先管資料流向，再談價格和供應商

零數據保留

1. 金融業會很困難，畢竟 Zero Trust 服務在台灣很難找到對口落地，也很難證實真的沒有存：要查證整條數據流

用量報表要回答決策問題：預算偏差、成本熱點、異常偵測、優化成效

艦隊模式要考量到費用問題，但如何跟效率取得平衡會是管控上的一大痛點

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