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多模型路由:把成本花在刀刃上

目录层用 SSG 加 ISR 拿收录,工具层用一份 JSON Schema 承接 91 个站内工具,密钥、计费与限流全部收口在国内业务后端,模型调用统一走一层薄适配。这篇把我们真实的目录结构、Schema 字段定义、路由闸门、预扣结算伪代码和合规清单完整摊开。

陈
陈默架构组
2026-09-28 · 14 分钟阅读 · 8,432 次浏览

级联最稳:小模型先答,不达标再升级。

为什么需要路由

用最强模型处理所有请求最省心,也最贵;全用小模型最便宜,但复杂任务会答不好。

路由就是在请求进入时判断"这个请求需要多强的模型",把成本花在刀刃上。

路由的三个判据(都要可度量)

1. 输入特征:长度、是否含代码/表格、语言、是否多轮;

2. 任务类型:分类/抽取/格式化 → 小模型;多步推理/长文分析 → 大模型;

3. 历史信号:同一用户/同一类问题的失败率、重试率。

不要用"感觉这个请求很难"当判据 —— 路由规则必须是代码可判定的。

三种路由实现

| 方式 | 说明 | 代价 |

|---|---|---|

| 规则路由 | 按长度/类型/关键词分流 | 便宜、可解释;覆盖不全 |

| 分类器路由 | 训练一个小分类器判断难度 | 需要标注数据;可能误判 |

| 级联(先小后大) | 先小模型,置信度低再升级 | 简单可靠;平均延迟升高 |

级联最稳:小模型先答,用"是否满足校验/是否提到不确定"作为升级信号。

代价是简单请求也要等一次小模型 —— 通常可接受。

必须有兜底与抽检

· 兜底:路由判错时不能让用户吃亏 —— 校验失败就升级到强模型;

· 抽检:小模型结果按比例(例如 2%)用强模型或人工复核,量化"路由质量";

· 不许静默:路由到弱模型时,要么对用户透明,要么保证结果达标。

该观测什么

· 各档模型的分流占比与成本占比;

· 升级率(级联里小模型失败的比例)—— 升高说明路由或小模型退化;

· 按档位的质量指标(不要只看总体);

· P95 延迟(级联会抬高,要单独看简单请求的延迟)。

落地顺序

1. 先统计各任务的成本与质量,找出"最贵但不是最难"的那部分;

2. 只对这部分做规则路由(覆盖面小、风险低);

3. 加校验与升级兜底;

4. 再引入抽检与看板;

5. 稳定后再考虑分类器路由(不要一开始就上)。

本文由云枢 AI导航整理,内容以官方来源为准。

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  • token词元:模型处理文本的最小单位,中文约 1–2 个汉字;计费与上下文长度都按它算。
  • 转写 / 字幕Transcription:把音视频人声逐句变成带时间戳的文字稿,便于做字幕与章节切分。
  • SSE服务器发送事件:服务器通过长连接持续推送增量文本,是对白逐字出现的常见实现。
  • API应用编程接口:程序之间约定的调用方式;站内工具由服务端调用,浏览器里不出现密钥。
  • CDN内容分发网络:把静态资源缓存到离用户更近的节点,缩短加载时间。
  • 缓存Cache:把结果暂存复用,复用得越多平均耗时越低;需要约定过期与刷新策略。
  • 限流Rate Limit:限制单位时间内的请求次数,防止单用户或异常流量打满服务端。
  • SSG静态站点生成:构建阶段就生成 HTML,访问时直接返回,不必每次请求都渲染。
  • ISR增量静态再生:先返回静态页,再在后台按需重新生成,兼顾速度与更新时效。
  • 灰度发布Canary Release:先让一小部分用户用新版本,确认无误再放量,出问题的爆炸半径最小。
  • 提示词Prompt:交给模型的指令文本;写清角色、任务、输入与输出格式比反复试更省。
  • 积分Credits:站内计费单位:按工具单价预扣,调用失败自动退还;单价以定价页为准。

完整解释与站内出现处见 AI 术语表(40 条)。