限流与容量
在允许资源中分配负载,达到限额时依策略等待、切换或返回明确错误。
简单提取与分类使用轻量模型,复杂推理使用高能力模型。
数据范围、允许模型、质量和预算共同限制选择。
在允许的范围内处理超时、限流与资源异常。

将模型接口差异、错误类型和请求状态纳入回退判断,减少异常对业务的影响。
在允许资源中分配负载,达到限额时依策略等待、切换或返回明确错误。
设置超时与重试上限,避免无限重试放大费用与负载。
检查输出格式、上下文、工具调用等兼容性;不能仅因接口可用就替换。
流式输出或工具动作已产生时,需要明确恢复与重复执行风险,避免宣传为无感切换。
用三个静态场景说明企业如何配置策略;示例仅展示决策方式,不代表已部署客户案例。
订单字段提取 → 规则归为简单任务 → 轻量模型候选 → 校验字段完整性。
多文件交叉分析 → 复杂任务 → 高能力模型候选 → 依据核对与人工复核。
敏感内容限制 → 仅允许企业私有模型 → 再按难度选择 → 不满足能力要求时转人工或返回限制说明。
难度判断不确定或结果未达门槛时,按批准策略升级模型或请求人工介入。
资源检测说明模型服务表现,任务评估说明是否完成工作;两种证据共同支持改进。
可用性、能力和版本差异用于更新资源准入与候选范围。
任务质量、成功率和成本帮助调整任务与模型映射。
记录版本,在测试或灰度范围验证,再逐步扩大。
发现质量下降或不兼容时回滚,并保留变更原因。
围绕调用路径、触发规则与运行结果排查问题,并与团队确定适合现有业务的路由方案。
请求标识、任务类型/难度、匹配规则、所选模型、回退原因和状态。
延迟、错误、消耗与回退记录;业务结果有数据时才关联。
带上模型列表、任务类别、时延与质量要求,以及需要保留的调用协议。