按任务分配
AI 指南

假设一个每月 100,000 次查询的工作负载。每个模型的单次查询成本不同（由 token 定价决定），每个任务类别的最佳模型也不同。

策略 A：始终使用 Claude Opus。在我们的基准测试中，Claude 在 27.9% 的查询中胜出；对于其余 72.1%，你是在为一个并非最佳的答案支付高价。预估月成本：$1,140（按 Q2 2026 Anthropic 费率、每次回复约 500 个 token 计算）。

策略 B：始终使用 ChatGPT。情况类似：它在 28.7% 的查询中胜出，但在并非最佳的 71.3% 中，你仍要支付 GPT-5.5 的价格。预估月成本：$980。

策略 C：按任务分配。使用上面的表格，每项任务都由最佳模型执行。对于大批量、低风险的批处理工作，Grok 的价格只有一半。预估月成本：约 $590，而且在按任务胜出的模型与你的默认模型不同的类别中，质量不降反升。

按任务分配的策略成本只有约一半，同时在大多数类别中都能给出明显更好的答案。大多数团队之所以不这样做，唯一的原因是为每次查询手动挑选不同模型太麻烦。解决办法是自动化：让路由器自动把每次查询发送给合适的模型。

如果你身处受监管行业。出错的代价高于始终运行核查的成本。无论哪个模型在分配中胜出，都请对每次查询使用 Auto-Verification。与发布一条 AI 幻觉内容的代价相比，2-4 秒的额外延迟根本不值一提。

如果你的团队已统一使用某一个模型。切换带来的麻烦可能超过边际质量提升。这种情况下，请选择在你最常见任务中胜出最多的模型，并在所有地方使用它。对于典型的知识工作团队，这通常是 ChatGPT 或 Claude。

如果你要处理个人数据。此时决定分配的约束是数据驻留、隐私和合同条款，而不是能力。请选择数据处理方式符合你合规要求的模型。

如果你优化的是延迟而不是质量。Grok 和 Gemini Flash 速度最快。最强的模型（Opus、GPT-5.5 thinking、Gemini Pro）更慢。对于实时用户体验，质量最优的模型未必是延迟最优的模型。