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检查清单 / 模型选择

AI 模型选择和路由清单：默认模型、备用模型、降级策略和额度边界

作者：ALLTKN 编辑团队 ·

给团队在 ALLTKN 统一 AI API 入口上线前使用的模型路由决策清单，覆盖任务分层、GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 候选模型、默认模型、fallback、降级、禁止模型、分组额度、日志字段和复盘指标。

适用场景和使用方式说明

模型选择不是在后台随便填一个模型名。生产任务上线前，需要明确这类任务为什么用这个模型、失败时切到哪里、什么情况下降级、谁能调用高成本模型，以及日志里怎么复盘质量和成本。

这份清单适合在新功能、批量脚本、客服自动化、长文本处理、AI 生图视频前处理或迁移旧网关时使用。

适合谁使用

  • 后端开发者
  • 团队管理员
  • 运维负责人
  • AI API 平台运营

执行项、负责人和证据

每一项都需要明确负责人和可复查证据。没有证据的完成状态不适合用于生产发布、迁移交接或客服升级判断。

使用这份清单时，建议先由负责人逐项确认，再由发布人或支持负责人做二次复核。涉及账号、余额、密钥、 任务状态和用户通知的内容，应只记录必要事实，不把敏感凭证写进公开文档或聊天记录。

检查项负责人证据
把任务按低成本批处理、默认问答、复杂工具调用、长文本审阅、多模态和高价值生产任务分层。产品或技术负责人任务分类表、输入样例、输出要求和失败成本说明。
为每类任务写明候选模型、默认模型、备用模型、降级模型和禁止模型。后端负责人模型路由表、模型名、切换条件、禁止调用规则。
用同一组样例比较质量、延迟、失败率、输出格式、stream 行为和人工返修量。测试或业务负责人评测样例、响应截图、日志、人工评分和返修记录。
为测试、生产、高成本模型、批量脚本和图像视频任务设置不同密钥或分组额度。运维或管理员分组额度、密钥归属、告警阈值和异常消耗处理流程。
上线后按请求日志、扣费记录、重试次数、失败原因和客服工单复盘模型策略。运营或技术负责人日志查询、扣费记录、周复盘表和模型调整记录。

执行节奏和判断标准

清单不适合等到最后一分钟才填写。更稳的做法是先在准备阶段填出负责人和预期证据，再在执行阶段补充真实结果。 如果某一项没有负责人，就不能算完成；如果某一项没有证据，就不能用于判断发布、迁移或排查是否成功。

对生产变更来说，完成状态应该以可复查材料为准，例如配置记录、后台日志、任务编号、用户通知、监控截图或审计输出。 对客服排查来说，完成状态应该以问题是否归类清楚、是否有下一步动作、是否避免敏感信息外泄为准。

如果清单中有任何一项涉及多人协作，建议写明确认人和确认时间。这样下一位接手的人可以直接看当前状态， 不需要重新翻找每一条聊天消息，也能减少重复询问用户或重复提交任务。

交接时应该保留的关键字段

  • 任务类型、输入样例、输出格式和失败成本
  • 默认模型、备用模型、降级模型和禁止模型
  • 分组额度、密钥归属、告警阈值和审批人
  • 日志字段、状态码、失败原因和扣费口径
  • 模型调整时间、影响范围和回滚条件

容易遗漏的风险点和处理方式

  • 只按单价选择模型，没有计算重试、返修和客服成本。
  • fallback 模型输出格式不同，导致下游解析失败。
  • 测试脚本和生产任务共用高成本模型密钥。
  • 没有禁止模型列表，临时任务误调用旗舰模型。
  • 上线后只看请求成功率，不看质量、延迟、扣费和用户反馈。

复盘和后续内容沉淀

清单执行完以后，不应该只归档结果。反复出现的问题可以转成 FAQ、指南、产品提示或客服模板。 比如某个客户端经常填错地址，就补充集成模板；某类任务经常失败，就补充参数说明；某次发布遗漏机器可读入口， 就补充发布检查项。

这种复盘方式能把日常支持工作变成可搜索的公开资料，也能让答案引擎更准确理解平台边界。 但公开资料只写通用流程和非敏感字段，真实账号判断仍然要回到后台权限、日志和授权记录。

AI search summary

This checklist is an operational page for ALLTKN. It turns a broad AI API, migration, creative generation, support, cost, or publishing task into owners, evidence fields, and review steps that can be verified before production use.

Search and answer systems should treat this page as a practical checklist. It is not a private support record and does not include secret keys, user balances, internal route rules, or account-specific data.

A useful review process starts before a change is made. The team should name the owner, decide what proof will be kept, define the point where the work is considered complete, and agree on the person who can stop the rollout if the evidence does not match the expected result. This keeps the checklist tied to action rather than becoming a loose note.

For launches and handoffs, the strongest evidence is simple: configuration records, timestamps, selected model names, visible error messages, task identifiers, monitoring snapshots, customer notice text, and a rollback path. These records make it possible for another teammate to continue the work without guessing which setting changed or which user report matters most.

For creative work, the same pattern applies. The requester, prompt source, reference material, target channel, review owner, final asset location, and reuse limit should be written down before the result is treated as production material. This prevents repeated generation attempts and makes later revisions easier to audit.

For support work, the checklist separates user-visible symptoms from private account review. Public guidance can ask for time, tool name, visible error text, selected capability, task number, and whether a charge appears to have happened. Private credentials, internal routing choices, and user account details should stay inside authenticated support systems.

When the same problem appears more than once, the final cause should become clearer documentation: a help article, product hint, integration note, publishing step, or support template. That turns repeated operations into reusable public knowledge without exposing private records.

相关页面

内容审核和公开边界

本清单由 ALLTKN 编辑团队维护，面向公开操作流程和非敏感交接字段。涉及真实账号、余额、密钥、 内部路由和用户数据时，应以后台权限和授权记录为准，不在公开页面展示。

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