最近发现一个很现实的问题：Fable 、GPT-5.6 、GLM-5.2 这些强模型真的很好用。 但是……如果每一次 AI 请求都调用最贵模型，账单真的扛不住。 比如：✍️ “帮我润色一句话” 📄 “总结一篇文章” 💻 “解释一段代码” 这些任务，真的需要每次都上最强模型吗？ 于是我做了一个小工具： MiniRouter 🚀 它可以帮你自动判断任务难度，然后选择合适的模型。 你只需要一个入口： model = minirouter/auto 后面交给它： 🚀 简单任务 → 快模型（便宜、响应快） ⚖️ 日常开发 → 均衡模型（速度和质量平衡） 🧠 复杂推理 / 疑难排查 → 强模型（保证效果） 🖼 图片、多模态任务 → 视觉模型（适用于无 vision 能力的 LLM ） 除了自动选模型，它还能帮你管理： ✅ 多模型统一 API ✅ OpenAI / Anthropic 兼容 ✅ 多渠道自动切换 ✅ API Key 和额度控制 ✅ Token 、费用、延迟统计 ✅ 查看每次为什么选择这个模型 简单来说： 让不同模型各司其职，而不是所有事情都用“大炮打蚊子”。 这个项目主要适合： 👨💻 AI 应用开发者 🤖 Agent / 工作流开发者 🏢 团队内部 AI 平台 ☁️ 有多个模型订阅或 API 的用户 如果你也在折腾 AI 应用，欢迎体验。 MiniRouter 已开源：GitHub：lpffernando/MiniRouter 欢迎 Star ⭐，也欢迎交流模型调度、Agent 架构。
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07212423 6 days ago
链接也没有，方案依赖判断模型吗
相比 litellm 的 Complexity Router 功能有什么区别吗 |
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lpffernando OP @07212423 好问题，litellm 我也一直在用，但 Complexity Router 一直用起来不好用，这个路由只是他的一个小策略。所以就自己动手搓了这么个工具，就是把自己不同模型的 token 订阅放一起来管理，不需要 litellm 的其它功能，相当轻一些。而且增加了一些日常使用的经验，目前上线版本是规则式，模型目前在测着。规则就是响应快，大部分人够用，也可以自己按习惯优化规则。链接放在最后一行： https://github.com/lpffernando/MiniRouter
这个是我昨天用来部署服务器的用量与结构： DeepSeek V4 Flash ████████████████████████████████ 66.0% ← 主力 / Fast DeepSeek V4 Pro █████████████ 26.0% ← 中间层 / Balanced GLM-5.2 ████ 8.0% ← 复杂推理 / Strong |
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