北京
⚠️ 原文未提供完整技术细节，仅给出架构思路。以下根据原文核心逻辑重构，未添加任何原文未提及的代码实现或具体数据。
单一AI模型支撑所有用户请求会带来生产环境的隐患。API会宕机，闭源模型处理简单任务成本高昂，开源小模型则可能在复杂逻辑推理上吃力。作者团队曾为客服平台搭建企业级AI引擎，初期全量依赖单一旗舰模型。上线一个月内，遭遇两场事故：一次大规模API中断导致应用完全冻结，同时月度账单因用高价推理模型回答基础FAQ而飙升。
解决方案是构建一个具备弹性、多模型协同的编排层。核心逻辑分两步：先对用户输入的提示词做复杂度分析，用轻量指标给任务分级，标记为简单、中等或复杂三类。然后，路由层将任务等级映射到对应模型。轻量级任务交给Claude 3.5 Haiku或GPT-4o-mini这类快速模型，重推理任务保留给Claude 3.5 Sonnet或GPT-4o。
这层编排还承担了故障转移。当主模型供应商宕机或触发速率限制，系统会自动切到备用供应商。整个请求链路就是：接收提示词，判定任务复杂度，按性价比匹配模型，若主路失败则启用备用路径。这样既避免了全量请求冲击单点，也压低了不必要的算力开销。
作者计划用Python实现这套动态路由系统，环境要求Python 3.9及以上，需安装openai、anthropic、python-dotenv和pydantic依赖包，并在.env文件中配置OpenAI和Anthropic的API密钥。项目目录极简，仅包含.env、README.md和app.py三个文件。
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