一位开发者分享了一种基于 Python 的成本节约策略，用于使用 Anthropic 的 Claude 模型，重点是根据任务复杂性将请求路由到最合适的模型。该方法包括一个简单的路由器，首先评估请求的难度，将简单的任务路由到更快、更便宜的 Claude Sonnet-5 模型。然后将更复杂或关键的任务路由到更强大的 Claude Opus-5-5 模型。该系统包括一个升级路径，如果廉价模型的初始响应未能通过验证检查，则会使用更强大的模型重试请求，旨在保持质量的同时降低总体成本。 AI
影响 通过智能地将请求路由到不同的模型，实现 LLM 应用程序的成本优化。
排序理由 开发者创建的用于优化 LLM 使用的工具/模式。
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