开发利用多个大型语言模型（LLM）的 AI 应用需要健壮的路由和备选方案策略。这些规则对于管理不同工作流中的模型性能、成本和可用性至关重要。开发者应根据具体工作流需求设计备选机制，例如切换到更便宜或更快的模型、重试请求或升级到人工审核，而不是采用随机或盲目切换。模型路由还应考虑语言性能和成本效益，确保所选模型符合每个特定任务的价值和要求。 AI
影响 通过优化不同 LLM 的使用，实现更具韧性和成本效益的 AI 应用。
排序理由 文章讨论了在应用程序中管理多个 LLM 的实际实现细节，重点关注路由和备选方案策略，这属于工具和基础设施范畴，而非核心模型发布或研究。
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<p>Choosing the first AI model for a request is only part of production model management.</p> <p>The harder question is what happens when that model is slow, unavailable, too expensive, returns invalid output, or no longer performs well for the workflow.</p> <p>That is where fall…
<p>Multi-model AI applications need more than access to many models.</p> <p>They need routing rules.</p> <p>A product may use GPT for one workflow, Claude for another, Gemini for multimodal tasks, DeepSeek for cost-sensitive reasoning, Qwen or Kimi for coding and Chinese-language…