优化API路由模型配置 | AI生成和翻译
您分享的配置似乎是通过API路由（可能是OpenRouter）将不同类型任务或查询定向到特定语言模型的路由设置。以下是如何优化每个字段以获得最佳性能和成本效益：
✅ 推荐配置与最佳实践
"Router": {
"default": "openrouter,qwen/qwen3-coder",
// 明智选择：Qwen3-Coder在通用编程和推理方面表现出色
// 适用于标准代码生成、解释说明或混合型任务
"background": "openrouter,qwen/qwen3-coder",
// 配置合理。若"background"指低优先级或异步任务
// 可考虑更经济/更快速的模型：
// → "openrouter:mistralai/mistral-tiny" 或 "google/gemini-2.5-flash-lite"
"think": "openrouter,kimi/kimi-k2",
// Kimi K2在长上下文推理和中英文逻辑处理方面表现优异
// 但若"think"涉及逐步推理或思维链任务
// 可考虑更擅长推理的模型：
// → "openrouter/deepseek/deepseek-chat" 或 "anthropic/claude-3-haiku"
// ✅ 若测试效果良好可保留Kimi
"longContext": "openrouter,google/gemini-2.5-flash",
// ⚠️ 注意：Gemini Flash支持100万令牌，但上下文处理能力可能波动
// 更可靠的长上下文方案：
// → "openrouter:anthropic/claude-3-7-sonnet-20250129" (20万上下文)
// → "openrouter:meta-llama/llama-3.1-405b-instruct" (12.8万)
// → "openrouter:01-ai/yi-large" (20万+)
// Gemini Flash快速经济，但需验证长文本输入准确性
"longContextThreshold": 60000,
// 合理设置：6万令牌触发长上下文模型切换
// 适用于大多数API接口
// 需确保提示词解析器能准确估算令牌数量
// ✅ 若使用10万+上下文模型可保留60000
"webSearch": "openrouter,mistralai/mistral-medium-3.1"
// 卓越选择：Mistral Medium在搜索类查询中平衡质量与成本
// 结合搜索结果时能有效处理实时信息
// ✅ 除非需要多语言或领域特定搜索，否则保留此配置
}
🔍 按使用场景推荐
| 用途分类 | 推荐模型 |
|---|---|
| 默认任务 | qwen/qwen3-coder ✅（代码与通用任务表现俱佳） |
| 后台/低优先级 | google/gemini-2.5-flash-lite 或 mistralai/mistral-tiny（更经济高效） |
| 推理/思考 | deepseek-chat 或 claude-3-haiku（推理基准测试更优） |
| 长上下文(>6.4万) | anthropic/claude-3-7-sonnet 或 yi-large（比Gemini更可靠） |
| 网络搜索+摘要 | mistral-medium-3.1 ✅（完美契合） |
🛠️ 优化技巧
- 令牌估算：使用精确的令牌计数（如tiktoken或等效工具）正确触发长上下文切换
- 备用方案：考虑添加备用模型以应对API错误或频率限制
- 缓存机制：对网络搜索和长上下文结果进行缓存以节约成本
- 延迟监控：跟踪各模型响应时间以实现动态路由调整
- 成本追踪：监控单次查询成本，特别是大上下文或高级模型的使用
✅ 最终建议
当前配置在编程和搜索场景下表现稳健，建议微调：
"Router": {
"default": "openrouter,qwen/qwen3-coder",
"background": "openrouter,google/gemini-2.5-flash-lite",
"think": "openrouter,deepseek/deepseek-chat",
"longContext": "openrouter,anthropic/claude-3-7-sonnet-20250129",
"longContextThreshold": 60000,
"webSearch": "openrouter,mistralai/mistral-medium-3.1"
}
请告知主要使用场景（如编程开发、学术研究、聊天机器人），我可进一步定制优化方案！