D25 | 多模型路由与 A/B 测试：让 AI 应用可运营

文章目录D25 | 多模型路由与 A/B 测试：让 AI 应用可运营写在前面一、为什么需要多模型路由1.1 单一模型的 4 大风险1.2 4 种路由策略1.3 路由 vs 负载均衡 vs 网关二、多模型路由实现：从 30 行到 200 行2.1 最简版：按场景路由2.2 进阶版：动态路由 + 健康检查三、用 LiteLLM 解决 100+ 模型统一接口3.1 没有 LiteLLM 时的痛3.2 LiteLLM 解决一切3.3 LiteLLM + FastAPI 实战3.4 LiteLLM 高级用法四、A/B 测试框架：让数据说话4.1 为什么 AI 应用要 A/B 测试4.2 简易 A/B 测试框架4.3 自动评分：用 LLM 当裁判4.4 显著性检验五、成本监控：把账单焊死在数据库5.1 必监控的 5 个指标5.2 成本监控实现5.3 用户配额六、灰度发布：新模型 10% 试用 → 全量6.1 灰度发布 vs A/B 测试6.2 灰度发布实现七、收官：5 项 Checklist + 团队视角7.1 上线前必查清单7.2 团队视角：3 个常见问题7.3 下一步演进方向写在最后Key Takeaways思考题下篇预告D25 | 多模型路由与 A/B 测试：让 AI 应用可运营系列：《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》（S2模块 2 · AI 编程实战项目 ②）作者：刘一说（haohaizi_liu）| 15 年开发管理经验配套代码：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack写在前面D24 我们搭了一个能上线的 AI 文本润色应用。能用 ≠ 可运营。生产环境你会被 4 个问题压垮：成本失控——某个用户一天烧了 500 元，月底对账才发现质量不稳——同一条 Prompt，不同模型效果差 30%不可用——OpenAI 挂了 / DeepSeek 限流，用户全报错升级恐惧——新模型更好用，但不敢全量切换，怕翻车这一篇我们系统解决这 4 个问题。读完你会拿到：多模型路由 4 种策略：成本优先 / 质量优先 / 可用性优先 / 场景分发LiteLLM 实战：100+ 模型统一