一位开发者详细介绍了一种管理 AI 推理成本的策略，即将任务路由到能够满足质量要求的最经济实惠的模型。这种被称为“推理套利”的方法涉及一个多模型堆栈，包括将 Claude Sonnet 作为日常驱动程序，Opus 用于复杂推理，OpenAI 的 Codex 用于交叉检查，Gemini Flash 用于研究，以及本地部署的 Qwen 模型用于敏感数据处理。作者对 15 个模型进行的 38 项任务基准测试显示，大多数任务不需要最昂贵的模型，从而节省了大量成本并实现了高效的资源分配。 AI
影响 展示了一种个人和潜在企业在使用多个 LLM 时的实际成本管理方法。
排序理由 文章描述了一种使用多个 LLM 的个人策略，而不是发布新产品、模型或重大行业事件。
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