AI Economics 實務指南
大模型未必最好：企業 AI Model Routing 實務指南
AI Model Routing 是按工作的複雜度、敏感度、時效、數量及質素要求，把工作配對至合適的模型或基礎架構層。目標不是永遠選最便宜，而是在可接受質素及風險下，降低整個工作流程的單位成本。
先把工作分類
簡單重複、結構化分類、一般生成、困難推理、敏感工作及大量非即時工作，通常有不同的速度、成本、資料及質素需要。
建立升級與回退規則
先用合適的較小模型處理可預測工作；當信心不足、輸入複雜或風險上升時才升級。失敗時應有回退、人工處理及停止條件。
持續測試
- 以真實代表性樣本評估 Quality、Latency 及 Cost。
- 監察模型或供應商更新後的結果漂移。
- 保留每條 Route 的 Owner、用途、資料邊界及評估日期。
方法參考及檢視日期
以下連結提供相關定義、架構或實施考慮；文中方法由 iGears 綜合整理，並非任何供應商的固定報價或成效承諾。
最後檢視：2026 年 8 月 30 日