LLM 路由并非核心痛点，Token 效率才是破局关键
AdditionalWeb107 · reddit · 2026-08-03
作者指出当前市场上涌现的大量 LLM 路由工具（如 Ramp、Cursor 等）方向有误，基于 Benchmark 的路由完全失效，因为模型表现高度依赖应用上下文（系统提示词、工具定义、历史记录等），脱离实际场景的跑分排名毫无意义。
真正的挑战在于Token 效率，这是一个需要闭环评估的系统工程。作者以 Coinbase 为例，指出他们没有通过降低使用上限来控制成本，而是通过组合拳优化：
- 更好的默认模型：避免所有请求直接调用最贵模型。
- 偏好感知路由：根据任务和开发者偏好选择模型。
- 缓存感知路由：保留智能体会话中的经济价值，将缓存命中率从 5% 提升至 60%。
最终目标不是盲目降低 Token 价格，而是最大化单位美元的智能产出。
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