AI Agent模型路由：简单问题5毛，复杂问题5块

我算过一笔账：一个每天处理1万次请求的Agent，全部用GPT-4o一个月要花3万。换成模型路由后，降到6000。

怎么做到的？80%的请求根本不需要GPT-4o。

模型路由的核心思路

用户请求 → 分类器（判断难度）
    ├─ 简单（查天气、翻个译）→ 小模型（DeepSeek/GPT-4o-mini）
    ├─ 中等（写个摘要、改个文案）→ 中模型（Claude Haiku）
    └─ 复杂（代码审查、数据分析）→ 大模型（GPT-4o/Claude Sonnet）

怎么判断"简单"还是"复杂"？

方法1：关键词匹配 用户问"天气""时间""翻译"——简单。用户问"帮我分析这个代码的性能瓶颈"——复杂。

方法2：长度判断 短查询（<50字）大概率简单。长查询大概率复杂。

方法3：LLM自己判断 用小模型先判断一下："这个请求需要复杂推理吗？" 成本极低。

省钱效果

总结

模型路由的核心是80%的请求不需要最好的模型。省下的钱可以投入到真正的复杂场景上。