Chọn hướng dẫn định tuyến hiện tại của Trung Quốc LLM : Hiện tại ChinaAPI

Việc sử dụng mô hình mặc định sai làm mô hình chủ đạo cho mọi yêu cầu. Hầu hết các lỗi trong quá trình sản xuất xảy ra sớm hơn: một mô hình chỉ chứa văn bản lại nhận được hình ảnh, một mô hình 256K nhận được kho lưu trữ không giới hạn, một lần chạy thử ban đầu rẻ tiền âm thầm dẫn đến năm lần thử lại, hoặc một vòng lặp công cụ không có giới hạn ngân sách và phê duyệt.

Ảnh chụp nhanh đã được đối chiếu qua cổng 2026-07-20 chứa 25 các mô hình hiện tại trên mỗi token được gắn thẻ Lý luậnChừng đó sự lựa chọn cũng đủ khiến bảng xếp hạng chung chung trở nên kém hữu ích hơn so với quy tắc định tuyến. Hướng dẫn này thu hẹp quyết định đầu tiên xuống còn ràng buộc có thể khiến một tác vụ thất bại: phương thức, cửa sổ ngữ cảnh, việc sử dụng công cụ, độ trễ hoặc chi phí của một câu trả lời được chấp nhận.

Đây là hướng dẫn lựa chọn danh mục hiện tại, không phải là tiêu chuẩn chất lượng công khai. Các mục model IDs bên dưới hiện đang có trong danh mục ChinaAPI ; nhóm tài khoản, số dư, giới hạn tỷ lệ, tình trạng hoạt động của máy chủ đầu vào và chính tác vụ vẫn ảnh hưởng đến việc yêu cầu có thành công hay không.

Câu trả lời ngắn gọn

• Bắt đầu với phương pháp tìm kiếm văn RAG trước, trích xuất, phân loại và các ứng viên mã nguồn tiết kiệm chi phí. deepseek-v4-flash. 1M có cửa sổ ngữ cảnh và hỗ trợ công cụ trong danh mục hiện tại với $0.14 độ nhập liệu / xuất $0.28 trên mỗi triệu token. Không gửi đầu vào hình ảnh hoặc video đến tuyến chỉ có văn bản.
• Sử dụng qwen3.7-plus Là tác nhân mặc định đa năng thực tế khi công việc cần các tệp hoặc hình ảnh cũng như một cửa 1M . Đây là bài kiểm tra đầu tiên phù hợp khi việc sử dụng công cụ và ngữ cảnh trực quan quan trọng hơn việc tối thiểu hóa từng token.
• Hãy chọn phương pháp thao tác trước khi chọn thương hiệu cho công việc lâu dài. LongCat-2.0 là một tuyến đường công cụ chỉ chứa 1M bản; kimi-k2.7-code là ứng viên chuyên viên lập trình tại 256K ; MiniMax-M3 Đây là tuyến đường 1M trong ảnh chụp nhanh này với các tập tin và tầm nhìn. Chúng giải quyết các ràng buộc khác nhau.
• Dự trữ qwen3.7-max, glm-5.2, hoặc kimi-k3 Dành cho các loại vé có giá trị cao được lựa chọn và đánh giá độc lập. Gói dịch vụ cao cấp hữu ích nhất khi đã có ứng viên, chứ không phải là cuộc gọi đầu tiên trong quy trình xử lý hàng loạt.
• Sử dụng glm-5v-turbo khi đầu vào bao gồm video. Trong danh mục hiện tại, đó là lộ trình suy luận được gắn thẻ rõ ràng cho hình ảnh, video, tệp và công cụ; lộ trình chỉ có văn bản hoặc chỉ có hình ảnh không thể khôi phục thông tin mà nó chưa từng nhận được.

Lập trường này là có chủ ý: Không nên định tuyến dựa trên nhãn hiệu sản phẩm chủ lực của nhà cung cấp. Hãy định tuyến dựa trên chế độ lỗi mà bạn không thể chấp nhận, sau đó nhận được mức độ leo thang ưu tiên với dữ liệu đầu ra được chấp nhận.

Những gì danh mục hiện tại cho phép

Bảng này được thiết kế như một bản đồ định tuyến chứ không phải là thứ tự xếp hạng. deepseek-v4-flash Nó có thể là lựa chọn đầu tiên tốt hơn so với một sản phẩm chủ lực khi đầu vào là văn bản và mục tiêu là tạo ra các ứng viên với chi phí thấp. Nó là một lựa chọn tồi khi công việc phụ thuộc vào hình ảnh, video hoặc tệp mà mô hình không thể kiểm tra.

Giá cả là yếu tố đầu vào để định tuyến, chứ không phải là yếu tố quyết định.

Giá hiển thị hiện tại cho thấy tại sao hướng đi của token lại quan trọng. deepseek-v4-flash là $0.14 đầu vào / $0.28 đầu ra trên mỗi triệu token. qwen3.7-plus là $0.3077 / $1.2308 ; LongCat-2.0 là $0.3 / $1.2 ; và qwen3.7-max là $2.5 / $7.5 ;

Những con số đó là tỷ lệ hiển thị hiện tại đã được cổng thông tin đối chiếu, chứ không phải là dự đoán về tổng chi phí dự án hay điểm chất lượng. Các yếu tố như mã thông báo suy nghĩ, lỗi bộ nhớ cache, lệnh gọi công cụ, số lần thử lại, sửa chữa thủ công và xác suất chấp nhận câu trả lời đều ảnh hưởng đến kết quả. Đơn vị hữu ích là:

usable-answer cost =
  (input tokens + output/thinking tokens + tool costs + retries + review time)
  / accepted answers

Giá thành đầu vào thấp sẽ không hiệu quả nếu mô hình không thể xử lý phương thức nguồn hoặc nếu kết quả đầu tiên của nó liên tục không vượt qua được các kiểm tra về lược đồ, trích dẫn, công cụ hoặc đánh giá mã. Ngược lại, một mô hình có đầu ra cao có thể phù hợp cho một lần đánh giá cuối cùng được chọn lọc nhưng lại lãng phí đối với mọi ứng viên trong một lô. Kiểm tra giá trực tiếp trước khi đưa một tuyến đường vào sản xuất.

Một phương pháp định tuyến hai giai đoạn có thể lặp lại

Hãy tạo thẻ nhiệm vụ trước khi chọn mô hình. Mục đích là để ngăn chặn việc một lời nhắc vô tình trở thành một vòng lặp tác nhân tốn kém và không giới hạn.

{
  "task_id": "contract-qa-01",
  "task_type": "document_question_answering",
  "source_modalities": ["pdf", "image"],
  "context_band": "1m",
  "needs_tools": true,
  "needs_video_input": false,
  "max_tool_rounds": 6,
  "max_attempts": 2,
  "acceptance_checks": ["answer cites supplied pages", "JSON validates", "no unsupported claim"],
  "candidate_model": "qwen3.7-plus",
  "escalation_model": "glm-5.2",
  "human_approval_required": true
}

Sau đó sử dụng hai giai đoạn:

1. Hãy chọn tuyến đường có chi phí thấp nhất mà vẫn có thể đọc được dữ liệu đầu vào và đáp ứng các ràng buộc về ngữ cảnh/công cụ.
2. Chạy một lượt chọn ứng viên giới hạn với các kiểm tra chấp nhận rõ ràng, giới hạn chi phí và số lần thử lại.
3. Chỉ chuyển những trường hợp thất bại hoặc có giá trị cao lên tuyến xử lý cao cấp hoặc chuyên khoa.
4. Đối với các kết quả quan trọng, cần thực hiện một bước xem xét độc lập và yêu cầu sự chấp thuận của con người trước khi thực hiện các hành động bên ngoài, thanh toán, triển khai hoặc xóa dữ liệu.
5. Lưu trữ kết quả được chấp nhận/bị từ chối, số token đã tính phí, số vòng công cụ, số lần thử lại và số phút sửa chữa. Chỉ đưa một tuyến đường lên làm mặc định sau khi nó thắng trong việc xử lý dữ liệu đầu ra được chấp nhận.

Bản tóm tắt định tuyến nội bộ xác định một 60-task tập hợp ứng viên Bao gồm văn bản RAG , trích xuất có cấu trúc, mã hóa, sử dụng công cụ, tài liệu dài, hiểu hình ảnh hoặc video và xem xét cuối cùng. Đó là kế hoạch thử nghiệm, không phải là tiêu chuẩn công khai. Chúng tôi chưa công bố tỷ lệ hoàn thành ChinaAPI lại, phân bố độ trễ, tỷ lệ thành công của công cụ hoặc kết quả mã hóa cấp kho lưu trữ trên tất cả 25 mô hình.

Những lỗi định tuyến thường gặp

Những điều mà hướng dẫn này không khẳng định

Bài viết này không công bố bảng xếp hạng chất lượng chung, bảng xếp hạng độ trễ, đảm bảo tính khả dụng của nhà cung cấp hoặc kết quả chính sách an toàn. Cấu hình mô hình và giá cổng có thể thay đổi; trang giá trực tiếp là nguồn thông tin chính xác. Chúng tôi cũng chưa có một tiêu chuẩn công khai nào chứng minh mô hình nào tốt hơn về mã hóa, suy luận, sử dụng công cụ hoặc khả năng hiểu đa phương thức cho mọi tác vụ.

Hãy sử dụng các dữ liệu hiện có trong danh mục để chọn một lộ trình đầu tiên khả thi. Sau đó, đo lường các kết quả đầu ra được chấp nhận, các loại lỗi, số lần thử lại và tổng chi phí. Bản cập nhật hữu ích tiếp theo là một báo cáo đánh giá hiệu suất với một tập hợp nhiệm vụ cố định, các lần chạy lặp lại, phương pháp luận thô và các kết luận được xác định rõ ràng — chứ không phải là một bảng xếp hạng ồn ào.