基于推理路由器的多模型 API 成本治理
介绍 推理路由器是位于您的应用与模型服务层之间的中间件，它会根据任务将每个 LLM API 调用路由到合适的模型，而不是把所有请求发送到同一个端点。它解决的问题是大多数 SaaS 后端默认会产生的计费工件：当单一前沿模型处理所有请求时，简单的分类调用（94 输入 token）和复杂的推理调用（3,4
学习 AI SDLC – 构建代理技能的完整指南
也许你会有这样的经历：本周你已经用同样的说明四次解释了 AI 模型。 你反复谈到你们团队是如何组织一份演示文稿的；部署前会运行哪些检查；为什么暂存数据库不是 README 中提到的那个。 每次你都要重新输入一次；每次，代理都能做得不错；但每次，下一次会话都要从零开始。 这就是 Agent Skill
在GPU云上使用SparseGPT和Wanda进行高效的LLM压缩
训练万亿参数模型成本高昂，而推理才是持续产生的运营开销。每个请求都会占用 GPU 显存、 内存带宽、计算周期、批处理槽位和服务容量。模型权重必须常驻 GPU 显存。键值缓存（KV cache）会在生成过程中不断增长。服务引擎还必须以合理的延迟，在大量并发用户之间复用这些资源。 我们来做一个简单的思想
如何测试 Flutter 应用：单元测试、Widget 测试、Golden 测试与集成测试详解
第一次在技术面试中被问到“你的测试覆盖率是多少？”时，我没有给出好答案。 到那时，我已经交付了几个真实的 Flutter 应用。它们运行正常，用户也在使用。但我的测试，如果能称之为测试的话，只是针对我曾经栽过跟头的定价函数写的少量单元测试，除此之外什么也没有。 几个月后，我重构了一个任务完成流程（在
GraphRAG 是推理问题，而非数据库问题
大多数团队通过测试检索准确率并选择图数据库来评估 GraphRAG。这其实是错误的方向。真正决定生产环境中成本、延迟和故障模式的选择，在于你在哪里运行构建和查询图的 LLM 调用。想象两个团队在同一份 5 万条支持工单上构建相同的知识图谱。一个团队把评估预算花在基准测试 Neo4j 与 Falkor
构建市场时光机：使用 Python 和 WebSocket 重放交易会话
历史市场数据通常以完成的数据集形式到达。这对分析很方便，但与交易软件体验实时市场的方式截然不同。在生产环境中，事件会逐一到达，未来是未知的，每个决策仅依赖于迄今为止发生的事情。 在本教程中，我们将使用历史逐笔数据重建这种体验。我们将从 EODHD 获取完整的 AAPL 交易时段，将超过一百万笔交易归
如何自行基准测试LLM推理：值得信赖的数字设计标准
有人会给你发送一个 推理基准测试 。一种配置胜出。图表简洁，数字具体，而最重要的问题是图表无法回答的那个问题：你也能得到同样的数字吗？ 可能不是。我在同一天早上两次运行了完全相同的测试，相隔十二分钟，期间系统没有被任何人触碰。最慢的 1% 请求在两次运行之间波动了 26%。除了时间之外，什么都没有改
如何从LLM中获取可靠的结构化数据
大多数关于调用语言模型的教程在 JSON.parse(response.content) 这一行结束。这一行在你前十个测试用例上能工作。当你发布后，大约在第四百次请求时，模型可能会返回它自己编造的日期，或者在 schema 只允许五个元素时返回八个数组项，或者返回一个看似完全有效但其实少了一个字段的
多数团队过早转向专用推理
团队通常不会因为 GPU 本身昂贵而在专用推理上过度支出。他们之所以过度支出，是因为在能够让 GPU 保持忙碌之前就预留了 GPU。即使在“大”规模的月度使用量下，有效利用率低的端点每次成功推理的成本也可能高于无服务器推理。 这是 无服务器与专用推理 争论中的核心错误：团队在比较 token 成本与
从 Mixtral 到 Kimi K3：混合专家模型的演进
在本文中，我们将讨论 Mixture-of-Experts 模型如何从少量专家发展到每层近 900 个专家，以及使这种稀疏设计既可训练又经济的压缩和稳定性机制。 开放权重的 Mixture-of-Experts 模型以惊人的速度扩张：Mixtral 约有 470 亿总参数，DeepSeek-V3 达