模型级联
在同一工作流中组合不同能力与价位的模型，让高能力模型做高价值决策、低成本模型做批量执行的架构模式
时间轴 (近 90 天)
模型级联（Cascade）的做法是先用便宜模型处理全部请求并输出置信度或结构化标记，仅将低于阈值的疑难个案转发给更强模型，通常约 80% 的简单请求由廉价模型解决
成本预演环节在上线前将混乱版夹具跑一遍，检查两个数字：升级率（超过三分之一说明提示词有问题，应修提示词而非放宽预算）和单次会议成本上限（总token数 × 最坏情况价格，必须落在升级预算内否则工作流不许上线）。
模型级联（Model Cascade）是一种成本与质量折中的路由策略：先用便宜的小模型（如mini档）处理全部输入，只在它输出低置信度、校验失败或触发特定条件时，才把该条目升级给昂贵的旗舰模型。升级率直接决定总成本。
采用模型级联模式，对Jev置信度低于0.7的消息升级到GPT-5.5，准确率升至83.7%，成本从7美分涨到约2.58美元，低于全程GPT-5.5的84.9%准确率和4.65美元成本
全部知识事实 (4)
模型级联（Cascade）的做法是先用便宜模型处理全部请求并输出置信度或结构化标记，仅将低于阈值的疑难个案转发给更强模型，通常约 80% 的简单请求由廉价模型解决
50%待验证成本预演环节在上线前将混乱版夹具跑一遍，检查两个数字：升级率（超过三分之一说明提示词有问题，应修提示词而非放宽预算）和单次会议成本上限（总token数 × 最坏情况价格，必须落在升级预算内否则工作流不许上线）。
50%待验证模型级联（Model Cascade）是一种成本与质量折中的路由策略：先用便宜的小模型（如mini档）处理全部输入，只在它输出低置信度、校验失败或触发特定条件时，才把该条目升级给昂贵的旗舰模型。升级率直接决定总成本。
50%待验证采用模型级联模式，对Jev置信度低于0.7的消息升级到GPT-5.5，准确率升至83.7%，成本从7美分涨到约2.58美元，低于全程GPT-5.5的84.9%准确率和4.65美元成本
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