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为什么要用多个模型
Section titled “为什么要用多个模型”没有哪个模型在所有任务上都是最优解。差异体现在：
| 维度 | 差异 |
|---|---|
| 推理深度 | 复杂逻辑、数学、架构设计差距明显 |
| 速度 | 简单任务用快模型，体感差别巨大 |
| 成本 | 强模型可能是轻量模型的十几倍 |
| 特长 | 有的擅长代码，有的擅长中文写作，有的擅长多模态 |
会分工的人，同样的预算能干十倍的活。
按任务复杂度分
Section titled “按任务复杂度分”| 任务类型 | 选什么 |
|---|---|
| 批量格式化、简单提取、翻译 | 轻量模型（快且便宜） |
| 常规代码编写、文档生成 | 主力模型 |
| 架构设计、复杂调试、关键决策 | 推理增强模型 |
按任务阶段分
Section titled “按任务阶段分”一个复杂任务可以拆给不同模型：
- 探索阶段（读代码、搜资料）→ 便宜模型，量大不心疼
- 方案设计 → 强模型，这一步错了后面全错
- 批量执行 → 便宜模型，按确认好的方案照做
- 审查验收 → 强模型，把最后一道关
本地模型 vs 云端
Section titled “本地模型 vs 云端”本地跑的优势
- 数据不出本机
- 无调用成本
- 离线可用
本地跑的限制
- 需要硬件（内存是关键，模型越大要求越高）
- 部分自研架构模型需要专门编译支持，通用推理框架跑不了
- 无风扇机型长时间高负载会降频
- 能力通常弱于顶级云端模型
实用组合：敏感数据 + 简单任务走本地，复杂任务走云端。
如果你有多个模型的订阅或 Key，可以用聚合器统一管理，好处是：
- 一个入口切换不同模型
- 统一的调用记录和用量统计
- 便于做 A/B 对比
配置要点：配好认证方式、配好本地代理（国内访问境外服务需要）、确认订阅等级对应的可用模型范围。
技巧一：别用强模型干杂活 批量处理 500 个文件，用轻量模型就够了。
技巧二：控制上下文长度 长会话很贵。无关上下文及时清理，新任务开新会话。
技巧三：缓存结论 重复的探索结果存进项目记忆，不用每次重新读一遍代码库。
技巧四：设定预算上限 自动化任务尤其要设，否则一个失控的循环任务能烧掉不少钱。
多模型协作的前提是你能判断输出质量。如果你无法判断哪个结果更好，堆再多模型也没用——先把领域知识补起来，或者让不同模型交叉验证。
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