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模型分级路由:让小模型干粗活

按任务难度分层:轻任务(分类、改写、抽取)走小模型,常规任务走中档,只有难题才上旗舰。同一产品里三档并存,成本能压一个数量级,前提是有路由与兜底。

AI 应用速查AI更新于 2026-10-12

分层思路

层级任务示例要求
小模型意图分类、字段抽取、打标高并发、低延迟、成本敏感
中档模型问答、摘要、常规生成质量与成本平衡
旗舰模型复杂推理、长文分析、难题兜底质量优先,调用占比要低

分级路由(伪代码)

分级路由(伪代码)
def route(task):
    if task.kind in {"classify", "extract"}:
        return call_model("small")
    if task.confidence_required or task.complex:
        return call_model("flagship")
    return call_model("mid")

# 兜底:小模型低置信度 → 升级到中档/旗舰重问一次
路由判断本身也可能错:给“低置信度升级”留通道,避免小模型答错还没人发现。

易错点

  • 全量请求都用旗舰,账单失控
  • 分级后不做质量对比,答案悄悄变差

数据来源与参考

  • 模型级联(LLM cascade)工程实践;各厂商模型档位文档

相关工具

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