如何根据任务难度在推理模型与普通模型之间做路由选择？

模型路由是 2026 年生产环境中最主流的推理模型部署模式，核心是根据请求复杂度动态选择模型。

1. 路由架构设计

• 第一层（确定性规则）：关键词匹配、正则表达式（约 1 毫秒），处理 40%～50% 的明确简单请求
• 第二层（嵌入相似度）：向量相似度匹配（约 20 毫秒），再处理 30%～40% 的请求
• 第三层（轻量分类器）：小模型判断复杂度（约 100 毫秒），处理剩余 10%～30% 的歧义请求
• 仅真正复杂的请求才被路由到推理模型

2. 路由决策依据

• 任务类型：数学/代码/规划 → 推理模型；分类/抽取/摘要 → 普通模型
• 错误代价：错误后果严重（如代码上线、法律分析）→ 推理模型；错误可恢复 → 普通模型
• 延迟容忍度：实时交互 → 普通模型；异步批处理 → 可用推理模型
• 历史统计：根据历史数据中各类请求的失败率动态调整路由阈值

3. 实际效果

• 生产环境中，合理的路由策略通常将 70%～80% 的请求分配给快速模型
• 相比"所有请求都用推理模型"的方案，路由策略在保持复杂任务准确率的同时，将推理成本降低 60%～80%