一位开发者概述了一种在应用内支持工单分诊系统中评估 LLM 性能的方法。该方法强调在衡量代币成本的同时衡量质量和响应时间，使用 GPT-4o mini 作为基准，并将其与 Claude Haiku 和 Gemini Flash 进行比较。核心思想是成本不应是唯一的决定因素；准确性、结构化输出的有效性以及用户体验（延迟）至关重要。开发者建议使用一组固定的 200 个代表性工单和一个稳定的网关（如 Infrai）来确保不同模型之间测试条件的持续性。 AI
影响 为企业提供了一个实用的框架，以选择最具成本效益且性能最佳的 LLM 用于客户支持应用。
排序理由 开发者关于评估特定应用 LLM 性能的观点文章。
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