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AI 模型选型不能只比较排行榜，也不能只看单价。更可靠的方法是先定义任务的质量底线，再用真实样本同时测量成功率、延迟、输入输出量和人工返工时间。满足质量底线的模型中，总任务成本最低、运行最稳定的方案才值得上线。
先把任务分级，而不是寻找万能模型
将调用按风险和复杂度拆成三类。低风险任务包括格式转换、分类和关键词抽取；中风险任务包括摘要、客服草稿和代码解释；高风险任务包括外部发布、关键代码修改、合同或资金相关判断。不同层级可以使用不同模型、提示词和人工确认规则。
不要把所有请求都交给最强模型。简单任务使用较轻模型，高难度或低置信度请求再升级，可以显著减少无效开销。模型路由应由明确规则和评测结果驱动，而不是让模型自己宣称任务难度。
第一步：建立真实评测样本
从历史任务中抽取至少 30 条具有代表性的输入，覆盖正常、边界、模糊、超长和容易失败的情况。每条样本写清理想结果、禁止结果和评分标准。没有标准答案的生成任务，可使用事实完整、结构合规、语气一致和人工修改量等维度评分。
任务名称：
业务目标：
输入范围：
必须满足：
不可出现：
通过分数：
失败后处理：评测集要保留版本。提示词、模型、工具或知识库变化后使用同一批核心样本回归，才能判断优化是否真实有效。
第二步：计算完整的单任务成本
单次 API 费用只是其中一部分。完整成本还包括重试、工具调用、向量检索、缓存、人工审核和错误返工。对于需要人工修改的内容，记录平均修改分钟数，往往比模型价格更能反映实际支出。
建议每次评测保存模型版本、输入量、输出量、总耗时、是否重试、质量分、人工处理时间和最终结果。不要在文章或代码中写死具体价格，价格和计费规则应从供应商官方页面定期核对。
第三步：设定质量底线和升级路由
先淘汰低于质量底线的方案，再比较成本。例如分类必须达到约定准确率，结构化输出必须通过字段校验，事实型回答必须附来源。只有通过门槛的结果才进入成本比较。
常见路由是“轻模型初步处理—规则校验—必要时强模型重做—高风险人工确认”。升级条件可以是字段缺失、引用不足、输出冲突、风险标签命中或任务属于高风险类别。路由节点要记录原因，便于发现是否设置得过松或过严。
第四步：从上下文和重复调用降本
先删除与当前任务无关的历史对话和重复说明，再考虑更换模型。长文档应先检索相关片段，而不是每次传入全文；固定规则可以放进短模板；重复输入可使用带过期策略的缓存；批量任务应合并准备步骤，但不要把互不相关的内容塞进同一请求。
输出也要限制。明确字段、长度和停止条件，可以减少冗余生成。对于可由代码完成的排序、去重、计算和格式化，不应让模型消耗调用量。
第五步：上线监控与预算告警
至少监控请求量、成功率、质量抽检、平均与高分位延迟、输入输出量、重试率、升级率、人工修改率和每日成本。按业务、用户、工作流和模型拆分，才能定位异常来源。
预算告警应有多级阈值：接近预算时通知，超过阈值时限制非关键任务，异常突增时暂停自动调用并检查循环、重复队列或提示注入。涉及外部动作的工作流可参考 n8n AI 审批流程 设置人工关口。
上线检查清单
- 是否用真实业务样本而不是公开榜单完成评测。
- 是否为每类任务定义质量底线和失败处理。
- 是否统计重试、人工审核和返工的完整成本。
- 是否只有复杂或低置信度任务升级到更强模型。
- 是否删除无关上下文并限制输出长度。
- 是否记录模型版本和提示词版本。
- 是否设置预算告警、限流和异常停机规则。
常见问题
最便宜的模型一定最省钱吗
不一定。若错误率高、重试多或人工修改时间长，完整任务成本可能更高。应比较达到同一质量标准后的总成本。
模型升级后需要重新评测吗
需要。即使名称不变，版本变化也可能影响输出结构、速度和安全边界。核心样本应持续回归。
如何避免为了省钱降低用户体验
先锁定质量和延迟底线，再做路由和压缩。成本优化不能绕过必要验证，也不能让高风险任务自动降级为不可靠结果。
如果模型主要用于代码任务，可结合 Claude Code 代码库分析流程 建立具体评测样本，而不是只测试简单代码生成。