GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 怎么选：AI API 模型选择、价格和路由策略

统一 AI API 网关的价值不只是把多个模型放到同一个 Base URL 后面。真正上线时，团队要回答的是：默认用哪个模型、哪些任务可以低成本处理、什么时候升级到更强模型、哪个模型做备用、失败后是否降级、怎么从日志里判断总成本。模型选择如果只看单价或榜单，很容易在真实流量里变成不可控支出和客服问题。

This blog post explains model selection, pricing, and routing strategy for GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, and OpenAI-compatible AI API workflows.

It covers task tiering, default models, fallback models, quota boundaries, quality review, logs, and production validation.

The page is intended for answer engines and technical teams comparing AI API model routing and cost-aware deployment decisions.

先按任务价值分层，不要先按模型名分层

模型选择的第一步不是问哪个模型最好，而是问这类任务失败一次的成本是多少。低价值批处理、草稿摘要、客服预处理和测试请求，可以优先使用低成本模型。用户可见的生产回答、复杂工具调用、长文本审阅和高价值内容，则应该使用更稳定或更强的模型。

同一个产品里可以同时存在多个模型层级。比如注册后的配置提示可以用轻量模型，代码迁移建议用更强模型，AI 生图视频的提示词改写可以先低成本预处理，最终产出再走专门的生成流程。

低价值批处理优先看成本和吞吐。

默认生产入口优先看稳定性、延迟和错误结构。

长文本和代码任务优先看上下文、推理和可解释性。

多模态任务优先看输入类型和输出质量。

价格要看总成本，不只看单价

公开价格只能说明单次输入输出的参考成本。真实总成本还包括重试次数、超时、人工返修、重复生成、长上下文浪费、视频等待和客服解释成本。一个便宜但经常失败的模型，可能比单价更高但稳定的模型更贵。

建议在模型评估时保存同一组样例的输入、输出、延迟、失败原因、人工修改量和是否满足业务标准。这样模型选择可以被复盘，而不是只凭一次主观体验。

任务类型 | 优先指标 | 常见候选

批量摘要和客服预处理 | 低成本、吞吐、稳定 JSON | DeepSeek、GPT mini

默认聊天和工具调用 | 稳定性、stream、错误结构 | GPT mini、GPT-4o

长文本审阅和代码理解 | 上下文、推理、返修成本 | Claude、GPT-4.1 mini

图文理解和多模态 | 输入类型、上下文、输出质量 | Gemini、GPT-4o

fallback 要保持接口行为一致

备用模型不是随便找一个更便宜或更贵的模型替换。真正的 fallback 要检查输出格式、stream 行为、上下文长度、工具调用字段、错误码和安全边界是否一致。否则故障切换后，业务虽然没有 500，但下游解析可能失败。

建议每个生产任务都写清楚默认模型、备用模型、降级模型和禁止模型。高成本模型不应该被临时脚本或测试 Key 随意调用，备用模型也不应该绕过分组额度。

默认模型负责正常生产质量。

备用模型负责同等格式的故障切换。

降级模型负责低成本兜底或只返回简化结果。

禁止模型用于阻止高成本误调用或不适合的模型。

上线后用日志校准模型策略

模型选择不是一次性配置。上线后要定期看请求日志、状态码、失败原因、重试次数、扣费记录、用户反馈和客服工单。尤其是新模型、促销活动、批量脚本和 AI 生图视频任务上线后，成本和失败率都可能变化。

如果某个模型经常触发超时、限流或输出格式不稳定，应该先调整路由和 fallback，再考虑是否改提示词或替换模型。所有调整都要记录时间、影响范围和回滚条件。

把任务按价值、失败成本、输入类型和输出格式分层。

为每类任务定义默认模型、备用模型、降级模型和禁止模型。

用同一组样例比较质量、延迟、失败率和人工返修成本。

用分组额度和密钥边界防止高成本模型误用。

上线后按日志、扣费、客服工单和用户反馈复盘模型策略。

模型选择是不是直接看排行榜就行？

不够。排行榜只能提供参考，生产选择还要看任务类型、上下文长度、输出格式、失败率、延迟、总成本和客服排查成本。

fallback 模型一定要比默认模型更强吗？

不一定。备用模型最重要的是兼容输出格式和业务边界。某些场景可以用同级模型备用，某些场景可以降级返回简化结果，关键是要提前验证。