智能体跑起来后我对了下账单，发现个浪费：不管用户问的是"你好"还是一道复杂推理题，我都一股脑甩给最强的模型。简单问候也用顶配，钱哗哗地流。

其实大部分请求根本用不着最强模型。按难度分流，能省一大笔。

思路：先分级，再分流

我把请求大致分两类：

• 简单的：寒暄、分类、格式整理、固定问答——用快又便宜的小模型完全够。

• 复杂的：需要推理、长文理解、严谨生成——才上强模型。

关键是怎么判断难度。我的土办法：先用一个小模型给问题"打个标"（简单/复杂），再据此决定后面用哪个模型。

怎么落地

我用讯飞星辰搭的，它是多模型的，工作流里不同节点能挂不同模型。所以"判断难度"用小模型、"复杂回答"才切强模型，在一条流里就能编排，不用我自己维护一堆模型接入。

坑和取舍

• 分级会误判。简单问题被判成复杂，浪费；复杂被判成简单，答崩。阈值和判断逻辑得拿真实流量调。

• 多一步判断，多一点延迟。省钱和速度有点矛盾，看你更在意哪个。

• 别过度优化。流量不大时，省那点钱不值当你折腾这套，先跑起来再说。

按难度分流之后，我那批高频简单请求成本降了一多半，体验没受影响。分级的判断逻辑我放评论区了。你们 Agent 的模型成本咋控的？