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推理模型套利：在处理难题时，慢速昂贵模型反而更省钱

按 Token 计价仅反映了中位请求的成本，而非你产品实际服务分布的全额成本。一旦重试、人工介入和信任损失计入损益表，将复杂提示词路由至推理模型便会胜过默认使用通用模型。

一旦每个候选模型在相同的测试用例上都获得了 95+ 的分数，你的评估套件就不再具备任何衡量价值 —— 是尺子不再适用，而不是被测平台的问题。

为了降低单 Token 成本而切换到更小的模型，可能会在不知不觉中增加你的 LLM 账单。正确的衡量单位是“每次成功任务的成本”，而大多数仪表板从未测量过这一指标。

公开基准已经饱和，无法告诉你哪个 LLM 能在你的系统中正常工作。本文提供一套实用框架，从真正重要的维度评估模型：函数调用可靠性、结构化输出合规性、你的领域拒绝率，以及真实并发下的延迟。

大多数团队会将所有 AI 功能都运行在最昂贵的模型上，仅仅是因为 Demo 是这么构建的。通过任务复杂度审计、三层路由策略以及正确的 A/B 测试方法，你可以在用户毫无察觉的情况下将 AI 支出降低一半。

推理模型可以解决指令模型无法处理的问题 —— 但如果使用不当，成本会增加 10 倍，且每个请求会增加 10 秒的延迟。以下是你该如何权衡利弊的思考。