[控场AI]
概念无感降级 / 模型降级路由

动态模型路由

AI服务商在检测到用户高强度使用时,自动将请求路由至轻量模型的策略,可维持服务可用性但对用户透明度极低

时间轴 (近 90 天)

10月16日

生产环境中的LLM流量分布不均,大量请求是简单确定性转换(如字段抽取、分类、格式化),只有小部分需要前沿模型处理。

待验证50%
10月16日

将高缓存命中率的请求迁移到本地模型时,实际比较基准应是前沿模型的缓存读取费率,而非标准输入价格;忽略这一层会导致支出持平但延迟更差。

待验证50%
10月16日

不应按调用者身份(团队或用户)进行分类路由,因为同一团队既提交琐碎请求也提交困难请求,按调用者路由会优化错误的变量并导致质量投诉。

待验证50%
10月16日

升级率(escalation rate)是成本模型中的一阶项:若廉价层单次成本为C1、前沿层为C3、升级率为r,有效成本约为C1 + r·C3;当r从5%升至40%时,后一项可能主导甚至超过全部走前沿层的基准。

待验证50%
10月16日

没有升级路径的路由不是路由而是降级;每个层级需要明确的失败条件(如schema验证失败、低置信度、拒答、超时)将请求提升到更高层级。

待验证50%
10月16日

一个把40%流量错误向下分类的路由器,可能比没有路由器更贵且更慢,因为升级请求串行经过两层,端到端延迟是两者之和,p95延迟由这些请求构成。

待验证50%

全部知识事实 (6)

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