Austin LangChain 演讲：小模型优先+缓存复用的分层推理路由法
colinmcnamara · x · 2026-10-24
作者分享其在 Austin LangChain 大会上的演讲要点：为每个请求做路由，不需要时关闭 thinking、复用缓存答案，只有当小模型未达置信度门槛时才升级到大模型——「在认知中间再加一层认知」，以降低推理成本。
所属事件:分层推理路由演讲:小模型优先,不足再升级大模型(2 条相关)→
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