现在的问题已经不是“用哪个模型”，而是“同一个系统里怎样组合多个模型”。Claude、GPT、Gemini 各有强项，如果所有任务都走同一个模型，要么成本高，要么效果不稳。更好的方式是按任务路由。
先按任务分类
把 AI 请求分成五类：
| 任务 | 特点 | 策略 |
|---|---|---|
| 代码理解和修改 | 上下文复杂，要求准确 | 优先强代码模型 |
| 长文档分析 | 输入很长 | 优先长上下文模型 |
| 分类和抽取 | 高频、格式固定 | 优先低成本模型 |
| 创意和文案 | 需要表达质量 | 用通用强模型 |
| 复杂决策 | 失败代价高 | 临时升到顶配模型 |
不要按供应商选模型，要按任务选模型。
一个实用默认方案
对大多数团队，可以这样开始：
- 日常编码：Claude 系列
- OpenAI 生态工具：GPT 系列
- 长上下文文档：Gemini 系列
- 高频分类抽取：低成本小模型
- 最终审稿或复杂判断：强推理模型
这不是固定规则，而是一个可落地的起点。后续根据用量和效果调整。
成本控制的关键
多模型路由最怕变成“全部都能用，所以全部都很贵”。需要加三道控制：
- 默认模型不要选最贵
- 只有满足条件才升级模型
- 每个业务线单独统计成本
例如：客服摘要默认用低成本模型，只有投诉、法律、退款等高风险内容才升级。
生产系统怎么落地
建议把模型选择放到配置层，而不是写死在代码里：
DEFAULT_CHAT_MODEL=general-model
CODE_MODEL=code-model
LONG_CONTEXT_MODEL=long-context-model
REASONING_MODEL=reasoning-model这样后续换模型不需要改业务代码，只改配置和灰度。
为什么需要统一网关
如果每个模型都直连官方，系统会变复杂：
- 多套 SDK
- 多套 Key
- 多套账单
- 多套限速和错误格式
Zivv 的作用是把 Claude、GPT、Gemini 放到一个入口里，业务代码只关心“任务应该用哪类模型”，不用为每个平台单独维护一套接入。落地前建议对照 API 端点参考 和 模型列表文档 做一次配置梳理。
结论
多模型不是为了炫技，而是为了在质量、速度和成本之间做平衡。先按任务分类，再设默认模型和升级规则，最后用统一网关管理 Key、账单和预算。这样才能既用到强模型，又不让账单失控。