待验证50% 置信权衡取舍精确时间
简单任务使用GPT-3.5级别模型成本约为旗舰模型的1/20，合理的LLM路由可将整体推理成本降低60%-80%
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/13
首次发现
有效期至：2026/10/11
来源
AI+自动化测试：以Skill+CLI构建引擎无关的质量体系
bilibili黑马测试人2026/7/9
相关事实
待验证模型分级调用策略将简单意图识别交给7B量级小模型、复杂推理上送GPT-4o，可将Token成本降低60%以上82% 相似待验证大语言模型的推理成本与模型参数量呈近似线性关系，GPT-4级别模型的输入token成本通常是小型专用模型的10-30倍79% 相似待验证通过梯度化模型调度策略，80%的简单任务由最便宜的模型处理，仅5%的复杂任务动用顶级模型，整体成本可降低60-70%78% 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72% 相似待验证免费额度充足但AI仅调用较弱模型（如GPT-3.5级）的产品，摘要质量明显低于付费版调用的旗舰模型，试用时需确认免费额度用的是否为同一模型72% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/498085API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/498085MCP
get_claim(id=498085)