Unverified50% confidenceFactExact time
不同模型的token定价差异巨大，选错模型可能导致批量任务产生数倍开销
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9/11/2026
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Unverified在反向模式下，当模型参数数量高达数百万时，计算梯度的成本仅与一次前向计算相当75% similarUnverified低置信度请求会先在小模型上执行失败，再把相同上下文回退到大模型进行第二次生成，导致这类请求付出两次生成的代价，形成双重付费75% similarUnverified分层模型路由策略若分类不准确或过度偏向成本控制，会导致用户感知到的质量下降75% similarUnverified评估大模型每任务成本需要同时考虑token单价和完成任务所消耗的token数量，思维链推理模型的输出token消耗可能增加数倍甚至数十倍74% similarUnverified当弃权成本和误分类成本处于不同量级时会扭曲决策边界，例如误接受成本估为10000而人工复审成本为1会导致人工队列被淹没74% similar
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