多模型协作策略

为什么需要多模型

不同AI模型各有所长：GPT-4推理强但贵、Claude长文本好、GPT-3.5快且便宜、专用模型在特定任务上更准。在工作流中按需选择模型，既能保证质量又能控制成本。

模型选择策略

按任务复杂度分配：简单分类/提取→GPT-3.5或国产模型（成本低）、复杂分析/创作→GPT-4或Claude（质量高）、长文档处理→Claude（200K上下文）、图像相关→GPT-4V或专用视觉模型。

成本优化方案

分层处理：先用便宜模型初筛，复杂case再用贵模型精处理。缓存相似请求的结果避免重复调用。批量处理减少API调用次数。设置每日/每月预算上限。监控各模型的使用量和成本。

Fallback容错机制

主模型不可用时自动切换备用模型：OpenAI API超时→切换到Claude→再不行切换到国产模型。设置超时时间和重试次数。记录fallback事件用于后续优化。确保备用模型的输出格式兼容。

实际配置示例

邮件处理工作流：分类用GPT-3.5（快速便宜）→重要邮件摘要用Claude（质量好）→回复建议用GPT-4（创造性强）。总成本比全部用GPT-4低80%，质量差异不大。在Make/n8n中用Router按条件路由到不同AI模块。