如何构建 LLM 路由器并在不损失质量的前提下验证成本节省

该进阶指南介绍如何构建带预算限制、验证器门控升级和成本账本的 LLM 路由器，并说明如何在冻结查询集上证明其节省成本且不会悄悄给出错误答案。文章指出常见做法的缺陷：多数团队将所有请求发给最强模型，成本高昂；而让廉价模型先答并在其自称自信时停止，存在已知弱点——答错的模型同时充当自我评分者，当它自信地答错时请求会提前退出且无人复核。该方案采用廉价优先、验证器门控升级的不同思路。

AI推荐理由 一篇关于构建 LLM 路由器的进阶指南，提出带预算限制、验证器门控升级与成本账本的方案，并强调在冻结查询集上验证省钱且不牺牲质量。它指出了常见做法（廉价模型自评置信度）的已知缺陷——出错模型同时充当裁判，具有实际工程参考价值，但为教程性质，无独立基准数据。