問題 2 / 5
許多組織都想避免被單一 AI 廠商綁定，但在實際切換或混用模型時，最容易忽略哪些隱藏成本？
AI 根據文章內容回答
實現自由切換 AI 模型的最大挑戰，往往不在於採購合約，而在於工作流與數位資產的深層依賴。常見的切換雷區包含：
- 提示詞與指令失效：為特定模型優化的 Prompt 換到另一個模型時，輸出品質可能大幅波動。
- 專屬功能搬遷困難：如自訂 GPT、Playbook 或特定工作區，無法直接匯出至其他平台。
- 權限與稽核機制斷層：不同廠商的模型對資料留存與操作紀錄的標準不同，增加了管理與合規難度。