待验证50% 置信解决方案精确时间
模型级联（Cascade）的做法是先用便宜模型处理全部请求并输出置信度或结构化标记，仅将低于阈值的疑难个案转发给更强模型，通常约 80% 的简单请求由廉价模型解决
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/15
首次发现
来源
LLM API 调用成本指南：开发者如何控制 AI 账单
rss2026/10/15
涉及实体
相关事实
待验证使用远小于主模型的轻量校验模型或分类器判断输出可信度，可将显存开销控制在最低限度70% 相似待验证采用模型路由分层选型策略（执行操作用轻量模型、生成用例用旗舰模型）可将API调用成本控制在单一使用顶级模型的20%~40%区间69% 相似待验证当Cursor检测到账号使用异常时，可能会将请求路由到性能较低的模型版本或降低响应质量，这被称为模型降智69% 相似待验证成本优化的关键已从'选哪个模型'变为'怎么分配请求'，合理做法是路由分发：约 90% 不需要前沿智能的调用交给廉价模型，剩下 10% 需要前沿推理的请求路由给高端模型。67% 相似待验证效率型模型以远低于旗舰模型的推理成本（通常低5-10倍）提供接近旗舰模型80-90%的能力表现66% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1034679API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1034679MCP
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