Model Router（模型路由）

一句话：自动根据任务类型、成本、速度需求，从多个 AI 模型里选一个来处理请求的调度层，用户感觉不到背后换了模型。

它是什么

很多 AI 产品背后不是只接一个模型，而是接了好几家（比如便宜的国产模型 + 贵但更强的 Claude/GPT），用一层"路由"逻辑按任务类型、成本预算、响应速度自动选择该用哪个，某个供应商挂了还能自动切换到下一个，用户完全无感。

适合干什么

• 同时接了多个模型供应商、想自动按场景分流的团队
• 想控制 AI 调用成本又不想牺牲效果的产品

不适合干什么

• 只接了一个模型供应商、没有切换需求的简单场景（没必要）

普通人怎么用

可以理解成一个"调度员"：简单任务（比如翻译一句话）派给便宜快的模型，复杂任务（比如写代码、长文分析）派给更贵但更强的模型，某个模型接口报错了就自动换下一个，不会让用户看到失败。

进阶用户怎么用

设计路由规则时通常按 taskType（代码/办公/营销/长文）+ 用户等级（免费/付费）两个维度加权排序，同时要做失败自动重试和降级（比如高级模型限流了自动降级到备用模型），并且要有统一的安全过滤层挡在最前面。

常见误区

• 以为 Model Router 是某个具体产品/框架，其实它是一种架构模式，各家实现都不一样
• 以为换模型用户会感知到差异，好的路由设计应该让体验保持一致

和相似工具的区别

• 和直接调用单一模型 API 的区别：路由层多了成本优化、故障转移、按场景选型这些能力，代价是多了一层需要维护的调度逻辑

入门步骤

• 先列清楚有哪些任务类型、每种类型对模型能力的要求
• 给每个供应商定优先级和触发降级的条件（报错/限流/超时）
• 做好日志记录，方便后续分析哪种任务用哪个模型效果/成本最优