产品团队常通过把风险移出表格让任一选项看似更廉价。“买”隐藏了集成、同意和退出工作；“自建”隐藏了持续运维和保障。真正有用的单位不是月度软件支出，而是每安全完成的用户任务成本，且未解决的风险需如实记录在旁。
当前触发案例是OpenAI于2026年7月23日发布的Health in ChatGPT。据官方说明，该功能面向美国境内已登录的18岁以上用户（网页和iOS端），支持连接医疗记录和Apple Health，看板可覆盖化验、用药、活动、睡眠等健康信息。OpenAI声明连接数据和相关对话不会用于训练基础模型或定向广告。
在评估自建、购买或“不作为”之前，需设置不可绕过的门控条件：
用户目的须限定一个任务并明确排除项；
同意生命周期需满足授权、审查、撤销、重连流程；
临床边界要求在界面中标注“支持而非诊断/治疗”；
数据导出须有删除义务和拒绝选项；
事故处理须有指定响应人和终止开关。
任何门控失败都不能用低价或演示弥补。
决策分类账以每行一个假设为单位，而非每个供应商一个评分。示例（所有数字为虚构）：
自建：初始工程420小时、月运维80小时、月固定支出$6000、月处理任务8000个、退出实施160小时、未解决高风险3项；
购买：初始120小时、月运维24小时、月固定$14000、月处理任务8000个、退出200小时、未解决高风险2项。
月等效成本公式：M = 固定支出 + 运维小时×小时费率 + 初始小时×小时费率/摊销月数 + 预期事故成本。每任务成本 = M/月任务数。若小时费率100美元、摊销12个月，自建成本约$17,500，购买约$17,400。微小变化即可逆转选择。
仅当门控通过后才启动有时间限制、可逆的试点。若高风险项无责任人、撤销无法端到端演示、临床边界反复被误读或每任务成本超出预设上限，立即停止。
这份分类账不评估ChatGPT、不确立法务合规、不估算临床收益、也不证明供应商安全。它是一个对话工具，采购仍需法律、隐私、安全、可访问性和领域专家的独立评审。决策的关键不是“哪个选项功能更多”，而是哪个变量、哪个门控失败或证据过期会让团队选择停止。
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