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把“选哪个、打几分、是否成立”这类判断交给便宜、输出有类型、能单独测试的决策模型：怎样提问，怎样读概率，现在有哪些托管与本地选项。

一套可复现的协议，用来检验某个本地或 API 模型配置能否达到你真实工作流的门槛。

规范、厂商说法、基准测试、个人观察和推荐不是一回事，读别人的结论时先看每种材料到底能证明什么。

区分模型交付物、评估条件和实际任务收益，形成能够复查的选型判断。

分开测量证据召回、排序、忠实性和答案质量，用反事实实验找到 RAG 的实际瓶颈。

区分预测准确、概率可信和动作值得执行，用独立数据设置校准与弃权规则。

按任务难度定模型档位，算清缓存和批量能省多少，看清各家的默认数据条款，零成本原型时组合仍可用的免费 API。