Pareta 用小模型路由廉价任务,比 GPT-5.5 便宜约 620 倍
D33B · reddit · 2026-09-15
- 团队发布 Pareta：一个 OpenAI 兼容端点，model="auto" 会把每个请求路由到小型专用模型，当校验失败时再升级到前沿模型。
- 在其自建基准上（60 条带标注的分类与抽取任务：工单意图、分诊、PII、情感、审核、语言路由），对比同 prompt 同 schema 的 GPT-5.5：55/60 vs 60/60 正确率，成本便宜约 620 倍，延迟 1.6s vs 2.1s。
- 六类任务的成本比在 308× 到 1601× 之间浮动；作者承认对摘要、RAG、agent 循环等场景效果未知。
- 新用户有 $30 免费额度，团队在征集反馈。
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