一位开发者使用 Pydantic-AI 创建了一个多 LLM 成本优化系统，用于将提示路由到最具成本效益的模型。该系统使用 Claude Haiku 等轻量级模型对提示的复杂性进行分类，然后选择能够处理该任务的最便宜模型，例如 Groq 用于简单请求，GPT-4o 用于更复杂的请求。与对所有查询使用单一高端模型相比，这种方法旨在显著降低运营成本。 AI
影响 通过智能地将提示路由到最高效的模型，为 AI 应用实现显著的成本节约。
排序理由 开发者创建的用于优化 LLM 使用的工具。
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<h2> The Problem: Every Prompt Costs Money, But Not Every Prompt Needs GPT-4 </h2> <p>You're running an AI system in production. Some requests need Claude's reasoning depth. Others are simple classification tasks that Groq can handle in milliseconds for a fraction of the cost. Th…