LLM 路由与模型级联：如何在不牺牲质量的情况下降低 AI 成本
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大多数生产环境中的 AI 系统在成本管理上都会犯同样的错误：它们上线时仅使用单一的最强模型 (frontier model) 来处理每个请求，眼睁睁看着 API 账单随流量线性增长，然后才手忙脚乱地添加缓存或缩减上下文窗口来补救。真正的解决方法——根据每个查询的实际需求将其路由到不同的模型——事后看来显而易见，但很少能被很好地实现。
数据能够清楚地说明问题。当前的最强模型 (frontier model)，如 Claude Opus，每百万输入 token 的成本约为 5 美元，每百万输出 token 为 25 美元。同系列的高效模型成本分别为 1 美元和 5 美元——比例达 5 倍。使用 RouteLLM 的研究表明，通过合理的路由，你可以在将 85% 的查询路由到更便宜的模型的同时，保持 95% 的最强模型质量，从而根据工作负载实现 45–85% 的成本降低。这不仅仅是边际改进；它改变了大规模部署 AI 的单位经济效益。
