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LLM API：文本分类优先考虑 JSON 可靠性和成本
多篇文章讨论了将 LLM API 用于文本分类和标记任务的实际考虑因素，强调可靠性和成本效益而非原始准确性。关键建议包括优先选择能够持续输出有效 JSON 的模型，使用封闭标签集以避免歧义，并实施强大的错误处理和重试机制。文章还强调了批量处理大型数据集的重要性以及进行每个租户成本归属以有效管理费用的必要性。
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提示路由通过使用专用模型提高 LLM 效率
一种新的提示路由技术涉及首先对用户消息进行分类以确定其意图，然后将其分派给专为此特定任务设计的专用、更小的语言模型。这种方法与由单个大型模型处理所有查询形成对比，后者可能效率低下且容易出错。通过为账单或代码调试等任务使用专用专家，系统变得更可靠、更具成本效益，并能够识别模糊的请求，从而提高整体性能和安全性。
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LLM路由模式详解：Anthropic和Google的方法
大型语言模型中的路由概念涉及对输入进行分类，并将其定向到最适合该任务的专用代理或模型。Anthropic称之为路由，而Google则使用协调器或调度器模式等术语。这种方法允许更集中的提示，并且可以通过将简单查询定向到更小、更便宜的模型，将复杂查询定向到更大、功能更强的模型来节省成本。然而，路由会引入额外的模型调用，可能增加成本和延迟，并且如果分类器不可靠或描述模糊，则存在误分类的风险。