本文提出了一种通过实施分级系统来降低使用大型语言模型进行代码审查成本的方法。与其将每次审查都发送给像 GPT-4 这样强大的模型，不如建议使用更小、更专业的模型来执行初始任务，例如摘要、分类和 JSON 提取。只有当特定的信号（如模式验证失败、证据问题或延迟阈值）被触发时，请求才会被升级到更强大的模型。该策略旨在通过关注每次成功审查的成本和延迟，而不是每次 API 调用，来优化成本，并强调了衡量每个请求的质量和速度的重要性。 AI
影响 通过实施分级代码审查路由系统，优化 LLM 运营成本，提高效率和成本效益。
排序理由 文章描述了一种在特定应用（代码审查）中优化 LLM 使用的实用方法，属于工具或基础设施改进的范畴。
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