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在本地智能体与大模型间自动路由请求,低成本提升推理与调用效率。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"HyperSpace" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请为我的本地 AI Agent 设计一个通过 HyperSpace 进行模型路由的方案:普通问答优先走 DeepSeek Web,复杂推理走 GLM,离线任务优先本地模型。请给出路由规则、失败回退策略和配置示例。
一份可落地的混合模型路由方案,包含规则、回退逻辑与配置示例。
基于 HyperSpace,帮我制定一套低成本调用策略:尽量优先使用免费或低价模型处理日常任务,只有在准确率不足时才升级到更强模型。请输出分层策略、触发条件和成本控制建议。
一套分层调用与升级机制,帮助在保证效果的同时控制模型成本。
我的 HyperSpace 路由出现问题:本应调用本地模型的请求被转发到了远程大模型,且失败后没有正确回退。请给我一个排查清单,覆盖配置、优先级、网络、日志和回退规则。
一份结构化排障清单,帮助快速定位路由与回退配置问题。
通过多模型与可视化工具,用自然语言完成软件开发、调试与成本管理。