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LLM路由是根据任务复杂度、成本预算和响应速度需求动态选择模型的推理优化策略，RouteLLM和LiteLLM等开源框架已在探索这一方向
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5/31/2026
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UnverifiedLLM路由（模型级联）是一种基于任务复杂度动态选择模型的成本优化策略，Martin Fowler将其类比为微服务架构中的API网关模式82% similarUnverified存在如RouteLLM等开源框架，专门解决多模型动态调度中的延迟、成本与质量三角权衡问题78% similarUnverified按任务重要程度混搭不同成本模型对应业界称为LLM路由（LLM Routing）或模型级联（Model Cascading）的工程实践78% similarUnverifiedLLM成本优化体系可分为模型层、提示层、推理层、流量层，语义缓存属于流量层优化77% similarUnverified对于LLM推理场景，最务实的策略是通过FFM委托C层执行计算密集型任务，而非依赖Vector API75% similar
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