本文提出了一种名为“降级阶梯”的 LLMOps 策略来处理大型语言模型的问题。它建议创建分级的响应路径，按成本和延迟排序，而不是仅仅依赖单一的前沿模型。这些层级包括缓存、特定任务模型、更小的通用模型，最后是前沿模型，并为完全故障提供静态回退。作者强调应谨慎使用重试，以避免放大提供商的问题，并应在传输层强制执行截止日期。 AI
影响 为生产环境中管理 LLM 的可靠性和成本提供了实用的策略。
排序理由 该项目讨论的是 LLM 的操作策略，而不是新发布或核心研究。
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<p>Most LLM features ship with one path: prompt in, frontier model out. That path is the most expensive, slowest and least available of everything you could have built. When it degrades — and it will, because you're calling someone else's service over a network — the feature eith…