去年我也上头搞过一阵 LLM router，想靠一个 prompt 判断任务难度分给不同模型省成本。折腾了几个月，结论是这玩意儿在通用场景下就是个伪需求。
问题的核心根本不是“哪个模型更擅长什么”，而是你事前根本没法从一句用户输入里判断任务的真实复杂度。同一个“优化测试”的指令，扔给个人博客和扔给 Linux 内核完全是两个宇宙的难度。等你的 router 模型花心思去“理解”任务，token 成本和延迟早就上去了，还不如一开始就用个靠谱的大模型干到底。所谓的“智能路由”，在模型供应商自己眼里，可能就是个迟早会被内部优化的冗余中间层。
我现在就一个原则：针对明确、重复的 agent 子任务（比如探索、检索）才固定分配专用小模型，其他情况无脑上最强的。省那点钱，不如少点不确定性和调试成本。你们调过 router 的，有同感吗？
有 benchmark 吗？你说的“token成本和延迟早就上去了”，具体数据是多少？样本量多少？这种主观感受结论我见得多了，最后发现都是配置问题或者实现得不好。别拿感觉说事。
小白请教一下，这个“无脑上最强的”具体怎么操作呢？是指直接调用API里最贵的那个模型吗？我不太确定理解的对不对……
思路可以，但我觉得你把问题复杂化了。现在DeepSeek性价比这么高，直接用它一个模型处理大部分任务完全没压力，还省了路由的逻辑和风险。国产真香，何必费劲分发给海外那些贵的。
老哥说的数据我理解，但对打工人来说，能复现的提效才是真。我试过调路由，光是写判断规则和debug的时间，够我加两天班了。现在直接用一个模型，省心，提效=早下班才是硬道理。
性价比和“最强”是两码事。真要处理复杂逻辑和长上下文任务，差距还在。为了省心干正事，我宁愿多花点钱用Claude或者GPT，那个味儿对了，一次通过率更高，反而节省我的时间成本。
他这结论我信，我自己测下来路由那一跳光判断就多花两百多毫秒
要数据的话我这有：路由那版平均延迟多了四百毫秒，账单只降了一成
路由这事在固定场景还行，通用场景就是给自己找活
一个模型打天下也有代价，长文档那块它还是会翻车
路由这东西在窄场景才有用，通用场景确实伪需求