AI 工具选型进入“稳定性优先”：团队应立即执行的治理清单

很多团队在选 AI 工具时仍然只看模型能力分数，但真正影响业务结果的，往往是上线后的稳定性、成本波动和治理能力。

为什么“只看能力”会带来风险

模型榜单能反映阶段性能力，却不能代表生产环境表现。对业务团队来说，核心问题是：

如果这些问题没有提前验证，后期迁移和回滚成本会非常高。

用你自己的真实任务集验证，不要只看公开示例。

重点看 p95 延迟、失败率、重试表现和峰值稳定性。

按真实访问量做区间预算，避免只按理想场景估算。

确认权限、审计、策略控制和安全响应机制是否到位。

每周复测核心任务，固定提示词和评测数据。

建立线上质量看板（延迟、错误、回退率）。

关键链路配置备用模型，避免单点依赖。

业务逻辑与模型适配层解耦，降低切换成本。

设定采购触发条件（价格、SLA、政策变化）。

AI 选型正在从“能力竞赛”进入“稳定性交付”阶段。真正稳健的团队，会持续管理质量与风险，而不是一次性押注某个“最强模型”。