OpenRouter发布基于置信度阈值的模型分级路由指南
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载按自评分数决定升级
OpenRouter 给出的这套做法，核心是让模型在给出答案的同时，也给自己这份答案打一个分数，再由这个分数决定请求是否要转交给更强的模型。分数高的答案留在便宜模型上，分数低的才升级到更强的模型。这样一来，便宜模型只处理它有把握的部分，强模型只看到它没把握的部分。相比把所有请求都发给最强模型，这种做法省下了那些本可由便宜模型答对的请求所付出的高价；相比按关键词或任务类型写死的固定路由规则，它又不需要随着流量变化反复改写规则。整套配置被拆成五个步骤，第一步就是让模型输出这个分数。
用结构化输出固定分数
分数不能靠从自由文本里猜。材料建议用结构化输出把评分字段强制出来：给出一份 JSON schema，其中要求一个数值型的置信度字段，这样每个模型返回的都是同一种信号，不必再从含糊的措辞里去推断。拿到分数之后，要用的是排序，而不是绝对数值。材料明确指出，0.85 并不等于被校准过的百分之八十五的正确概率。可行的验证方式是在自己的流量上检查：分数较低的答案，出错频率是否确实高于分数较高的答案；只要这个先后顺序成立，就可以据此路由。
阈值取自自有数据
阈值不是拍脑袋定的，而要来自自己的数据。做法是让一批有代表性的流量先走便宜模型，观察每个分数区间对应的错误率，把切点放在错误率开始抬升的位置。阈值也不是一次设定就结束，而要当作一个需要回看的设置：记录分数的分布、升级发生的比例，以及没有被升级的那些答案的错误率，当所用模型或流量发生变化时重新调整。材料还提醒，这个分数是模型的自述，它和答案的其余部分由同样的方式产生，因此带有同样的不确定性；两个相同的分数并不保证相同的答对几率，同一个分数在不同提示词之间、不同模型之间也不能互换，它本身并不是校准过的概率。
排序可用数值不可比
真正能拿来用的是排序，前提是先验证过它。具体做法是把自己的一批请求跑过便宜模型，对答案打分，再按分数分组；如果低分组的答案出错频率高于高分组，这个顺序就可以用于路由，尽管那些绝对数值并不可比。材料在说明中还提到，寻找的并不是一个等于某个具体正确率的分数，原文在此处被截断。就适用范围而言，这套机制依赖模型愿意并能够给出自评分，依赖结构化输出保证字段一致，也依赖使用者用自己的流量完成校准与复调；它并不把分数当作可直接跨模型、跨提示词比较的概率。
为什么值得看
提供兼顾成本与质量的动态路由方案，解决固定规则难维护、全用强模型成本高的问题。
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