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我们主模型用便宜的，想把 GPT/Claude 当高价兜底。问题是怎么判断该升级？
先定义升级理由，不要只写“回答不好就升级”。系统不知道什么叫不好。
常见触发：检索低置信、用户明确不满意、涉及金额/合规/投诉、多文档冲突、需要复杂代码分析。
还有连续两轮澄清失败。便宜模型绕圈时，继续烧也没意义。
升级前把上下文整理干净。不要把低价模型的错误长篇一起塞给高价模型。
对，高价兜底不是垃圾桶。它应该拿到原始问题、关键事实、证据、失败原因。
兜底模型也要有限制。别因为贵就允许它越权承诺。
用户要不要知道换了模型？
一般不用。用户关心问题解决，不关心内部路由。除非产品定位就是多模型透明。
升级还要看队列。高峰期所有投诉都升级，延迟可能爆。
可以设置预算阈值和每日配额，但别让配额导致高风险问题降级乱答。高风险宁可转人工。
高价模型回答后，要不要反写训练便宜模型？
可以沉淀失败样本和期望答案，先进评测集。别直接拿输出当真理。
我准备升级触发：低检索分、负反馈、金额/隐私/合规、两轮未解决。升级上下文重新组装。
这就比“感觉不行就上贵模型”可控。
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