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我用 R1 排查过异步 bug，很有帮助。但让它写 80 字客服回复，有点像用吊车夹回形针。
还有输出控制。推理模型有时回答更长，如果前端只需要短句，会浪费 token。
任务路由可以按不确定度。小模型先判断“是否需要多步推理”，需要再上 R1 或同类模型。
怎么判断需要推理？关键词吗？
关键词只能做初版。更稳的是用分类器看任务类型：数学、代码、跨文档比较、策略规划、因果排查。
还有“用户要求解释步骤”不等于需要推理模型。普通模型也能列步骤。
生产里要限制最长思考和输出。别让一个用户问题吃掉整个队列。
我之前把 R1 放客服兜底，投诉用户等了 20 秒，答案还绕。后来只给疑难工单和内部专家助手用。
但复杂合规问题，推理模型会不会更安全？
不自动更安全。安全靠政策、检索证据、拒答边界和评测。推理强不代表不会编。
那就是普通模型处理大多数，推理模型给复杂任务和内部分析。
对，再加监控：命中率、成本、解决率、用户等待时间。路由不是一次写完。
还有一点，复杂问题可能需要工具，不只是推理。能查数据库比脑补聪明。
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