Model Routing（模型路由）

Model Routing 是一种 AI 推理成本优化策略，根据输入任务的复杂度、延迟要求和成本约束，动态将请求路由到最合适的模型进行处理——简单任务路由到小模型（如 GPT-4o-mini），复杂任务路由到大模型（如 GPT-4 Opus），目标是在保持输出质量的前提下最大化每美元 Token 创造的业务价值。

Model Routing 是一种 AI 推理成本优化策略，根据输入任务的复杂度、延迟要求和成本约束，动态将请求路由到最合适的模型进行处理——简单任务路由到小模型（如 GPT-4o-mini），复杂任务路由到大模型（如 GPT-4 Opus），目标是在保持输出质量的前提下最大化每美元 Token 创造的业务价值。

Model Routing常见于：AI 研究与产业落地。实际选型需结合业务指标、数据规模与部署约束评估适用性。

围绕 Model Routing 的口语化说法（见「常见误解」）常过度简化。效果依赖数据质量、任务匹配与系统整体设计；生产环境应配合评测、监控与人工复核。

Model Routing随 AI 研究与工程实践持续演进，定义边界与最佳实践仍在更新。建议结合原始论文、官方文档与本站延伸阅读建立准确认知。