分层模型路由优化AI代理成本效率

本文提出通过分层路由系统优化AI代理成本的实践方案。传统代理教程常将所有任务路由至高成本Claude Sonnet模型，而实际上许多基础任务可通过Python或更轻量模型完成。核心方案包含三层架构：第一层使用Python进行确定性检查（如页面规范链接验证），第二层调用Claude Haiku处理模糊任务（成本0.0001美元），第三层仅在需要语义判断时使用Claude Sonnet（成本0.006美元）。系统支持智能回退机制，确保各层失败时仍能维持功能完整性。该模式可应用于SEO审计、客户支持、代码审查等场景，通过合理分配模型资源实现成本与性能的平衡。