智能路由
一种AI系统调度策略，通过判断任务的语义性质（难度、类型、上下文需求等），将任务自动分配给最适合且性价比最高的模型，以同时优化解题质量和推理成本
时间轴 (近 90 天)
典型的分层部署方案用小型开源模型处理90%以上常规任务，仅将复杂多步推理任务路由至前沿模型，可将整体AI运营成本降低数倍
Databricks的智能路由根据任务复杂度、上下文长度、历史成功率等因素将简单任务分配给经济型模型,复杂任务调用高端模型
智能路由降低成本的同时保持了与最昂贵模型相当的整体质量水平
统一使用最强模型确保质量的传统做法会造成大量资源浪费
智能路由的常见策略包括基于规则的静态路由、基于机器学习的动态路由、以及结合置信度评估的级联路由
该团队将响应延迟优化到约1秒以内,通过智能路由(根据请求类型分发到最合适的模型)和常见查询缓存两种手段实现
智能路由的核心技术挑战在于任务复杂度分类的准确性和延迟控制，若分类器本身需调用大模型会陷入为省钱而花钱的悖论
将任务复杂度与模型能力匹配的智能路由，若60%任务可由小模型完成而不损失质量，理论成本节约空间可达40%-50%
全部知识事实 (7)
典型的分层部署方案用小型开源模型处理90%以上常规任务，仅将复杂多步推理任务路由至前沿模型，可将整体AI运营成本降低数倍
50%待验证Databricks的智能路由根据任务复杂度、上下文长度、历史成功率等因素将简单任务分配给经济型模型,复杂任务调用高端模型
50%待验证智能路由降低成本的同时保持了与最昂贵模型相当的整体质量水平
50%待验证统一使用最强模型确保质量的传统做法会造成大量资源浪费
50%待验证智能路由的常见策略包括基于规则的静态路由、基于机器学习的动态路由、以及结合置信度评估的级联路由
50%待验证智能路由的核心技术挑战在于任务复杂度分类的准确性和延迟控制，若分类器本身需调用大模型会陷入为省钱而花钱的悖论
50%待验证将任务复杂度与模型能力匹配的智能路由，若60%任务可由小模型完成而不损失质量，理论成本节约空间可达40%-50%
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