实战指南：如何利用智能路由降低 40% 的 LLM 接口调用成本

构建生产级 AI Agent 或 SaaS 应用时，Token 账单往往呈指数级增长。很多团队的习惯是：无论用户问什么，全部调用最昂贵的顶级模型。

阶梯分流法则（Tiered Routing）

在 ChatGPT Router 中，我们推荐采用三层分流策略：

1. 第一层：轻量快速模型（Flash / Mini 层）
   • 适用场景：意图识别、总结提炼、JSON 结构化提取。
   • 预期成本：节省 85% 以上。
2. 第二层：通用主力模型（Standard 层）
   • 适用场景：日常多轮对话、常规逻辑分析、知识问答。
3. 第三层：重型推理模型（Deep Think / Opus 层）
   • 适用场景：高难度数学证明、复杂代码生成与系统设计。

典型配置片段

通过简单声明规则即可生效：

rules:
  - match:
      max_tokens: 256
      contains_keywords: ["format", "json", "extract"]
    target: "gpt-4o-mini"
  - match:
      contains_keywords: ["architect", "debug", "refactor"]
    target: "claude-3-5-sonnet-20241022"
  - default:
      strategy: "least_busy"
      pool: ["gpt-4o", "gemini-1.5-pro"]

配合全链路监控与指标追踪，您可以清晰掌握每个上游节点的可用率与 P95 延迟。