Model Routing
模型路由
模型路由會決定每個請求要交給哪個模型或處理路徑，選擇依據包括品質、能力、成本、延遲或安全政策。
另一個例子
平台依照請求類型、評測分數、價格和延遲目標來選模型。一般摘要交給較小模型，高風險案例走已審查的路徑；如果沒有能力規則，只是隨機分配流量，就不算模型路由。
主要部分
- 01請求分類器
- 02路由政策
- 03fallback 路徑
什麼時候用
請求會依照可量測的限制，選擇多個模型路徑中的一個時，可以使用這個詞。
什麼時候不要用
如果沒有備用路徑、評測和政策檢查，不要只看模型名稱或價格來路由。
程式裡的名稱
request features → routing policy → model 上線前要檢查
檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。
預期成果：使用或評估 模型路由 (Model Routing)，讓 AI 行為可以衡量，也能連回證據。 使用者情境：平台依照請求類型、評測分數、價格和延遲目標來選模型。一般摘要交給較小模型，高風險案例走已審查的路徑；如果沒有能力規則，只是隨機分配流量，就不算模型路由。 AI 方法或概念：模型路由 (Model Routing)。 適用理由：請求會依照可量測的限制，選擇多個模型路徑中的一個時，可以使用這個詞。 不應使用的情況：如果沒有備用路徑、評測和政策檢查，不要只看模型名稱或價格來路由。 AI 要求：定義輸入與參考證據。設定模型和工具權限。使用有版本編號的評估資料與指標。說明失敗、拒答、隱私、速度與成本限制。 營運防護：保留可查詢記錄，並隱藏其中的敏感資料。提供使用者看得懂的安全退路。標出必須由人員覆核的步驟，並定義模型或提示詞的回復方式。 驗收條件：在有版本編號的評估集上記錄目前基準與目標。測試邊界案例與惡意輸入。驗證安全退路、監控、權限與回復方式。 證據與限制（證據邊界）：沒有一份官方標準能管到全部內容。不同團隊、平台或框架的用法可能不同。 待確認：目標任務、模型與版本、評估負責人、參考資料、風險門檻、工具權限，以及正式環境的安全退路。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 模型路由 (Model Routing)。 定義：模型路由會決定每個請求要交給哪個模型或處理路徑，選擇依據包括品質、能力、成本、延遲或安全政策。 正式環境檢查：檢查模型與提示詞版本、參考資料、有版本編號的評估集與指標。驗證答案能否連回來源證據，也要檢查工具權限與隱私。再檢查常見失敗、拒答、安全退路與人工覆核。也要檢查監控、成本、速度與回復方式。 修改程式前，先列出看到的證據、缺口、嚴重程度，以及最小且安全的修正。