你的軟體裡的 AI 模型有保存期限：委託客製化開發前，先問清楚「AI 模型退役」誰負責
你花錢做的系統本身沒有壞，卻可能在某一天早上突然不會動，原因是它背後呼叫的 AI 模型被供應商下架了。這不是假設：OpenAI 的 Assistants API 已在今年 8 月 26 日關閉，Sora 影片 API 在 9 月 24 日關閉；10 月 23 日，包含 gpt-4、gpt-4-turbo、o3-mini 在內的一批舊模型也將停止服務。Anthropic 則在 9 月 30 日通知開發者，Claude Sonnet 4.5 將於 11 月 30 日退役。AI 模型退役已經是一張排得很滿的行事曆。對委託客製化開發的企業主來說，問題不是會不會遇到，而是遇到時誰收到通知、誰負責更換、費用誰出。這篇文章整理簽約前該問清楚的四件事。
AI 模型退役不是意外，而是寫在官方文件裡的行程
AI 模型和傳統軟體元件最大的不同，在於它是一項有期限的服務。你不是買下它，而是租用它；供應商決定什麼時候收回。
兩家主要供應商都把規則寫得很清楚：
- OpenAI：正式發布的模型至少提前 6 個月通知，特殊版本 3 個月，預覽版模型大約只有 2 週。關閉之後，模型或端點就無法再存取。
- Anthropic：公開發布的模型在退役前至少提前 60 天通知；退役之後，送往該模型的請求會直接失敗。透過 Amazon Bedrock 或 Google Cloud 使用時，退役時程由這些平台自行決定，日期可能不同。
值得注意的是，被關掉的不一定是老舊模型。Sora 的影片 API 從宣布到關閉是六個月，而且官方文件上沒有列出替代方案。我們在〈Sora 退場給品牌的一課〉談過這件事對影片工作流的影響，同樣的道理也適用在你的訂單系統、客服機器人與內部工具上。
為什麼換一個模型，沒有想像中簡單
很多人以為換模型就是改一行設定。實際上，新模型對同一段指令的反應可能不一樣：語氣變了、輸出格式變了、原本穩定的判斷出現偏差。有時連參數都會變動，例如 Anthropic 的文件就載明，較新的模型已不再接受調整 temperature 等參數，設了會直接回傳錯誤。
Zapier 今年 4 月發表的調查也反映了這個落差。這份調查訪問 542 位美國企業主管，結果顯示：
- 89% 的人相信自己能在四週內換掉 AI 供應商。
- 約三分之二實際嘗試過轉換，其中 58% 表示轉換失敗，或花的力氣遠超過預期。
- 只有 6% 的人說，停用主要 AI 供應商不會造成任何中斷。
要提醒的是，Zapier 本身販售自動化平台，調查對象也以大型企業為主。但「以為很快、實際很難」這個落差，在中小企業只會更明顯，因為多數公司沒有專人盯著供應商的公告。
簽約之前，請開發方寫清楚 AI 模型退役的四件事
1. 用了哪些模型、走哪個平台
請開發方列出系統實際使用的每一個模型的完整名稱與版本，以及是直接向原廠購買，還是透過雲端平台。再請對方附上各模型目前公布的退役日期。這張表不需要你看得懂技術，只需要它存在，而且有人定期更新。
2. 退役通知寄給誰
供應商的通知是寄給帳號持有人的。如果帳號是開發公司的，而合作在半年前就結束了，那封信很可能沒有人看。比較穩妥的做法是：AI 供應商的帳號由你的公司持有並付費，開發方以成員身分加入。
3. 換模型的費用，誰出、怎麼算
換模型至少包含三項工作：調整指令、重新測試、上線觀察。請在合約裡寫清楚，這屬於維護合約的範圍，還是另外報價；如果另外報價，大約是什麼量級。這和我們在〈報價單上少的那一行〉談的營運成本是同一件事：上線之後的費用，要在上線之前談。
4. 系統有沒有為「換模型」預留位置
問開發方兩個問題。第一，所有呼叫 AI 的地方，是不是集中在同一層，換模型時只要改一個地方？第二，有沒有保留一組真實案例，可以拿新舊模型的結果並排比較？開發者社群近期整理的做法是準備 30 到 50 個真實案例。有這兩樣東西，換模型是幾天的事；沒有，就可能是一次小型重做。
AI 負責比對，人負責決定什麼叫「一樣好」
換模型的過程裡，人與 AI 的分工其實很清楚：
- AI 負責：把測試案例跑過新舊模型、標出結果不一致的地方、監控上線後的錯誤訊息是否突然增加。
- 人負責：判斷哪些差異可以接受、哪些會影響客戶；決定什麼時候切換；以及對結果負責。
新模型的回答也許更流暢，卻不見得更符合你的品牌語氣或業務規則。「一樣好」的標準，只有熟悉生意的人說了才算。
結語：把更換的那一天，寫進今天的合約
AI 模型會越來越好，也會越換越快，這對企業其實是好事，前提是系統和合約都為它做好準備。一份好的客製化開發合約，不只寫上線日期，也寫得出模型退役那天誰該做什麼。這正是 TitApeX 相信的「AI 負責完美，人負責動人」：技術會更替，責任與判斷要先安排好。
如果你正在規劃含有 AI 功能的系統，或想檢查現有系統用的模型還能撐多久，歡迎看看我們的服務項目，或直接與我們聊聊。
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