（6424期）opus – 智能路由降本，三层模型精准匹配

智能路由降本，三层模型精准匹配 三层级Claude模型自动路由策略，从Haiku开始按需升级至Sonnet/Opus，可节省50-90% API成本。 使用说明 Smart Model Switching 评估报告 核心用法 该技能提供了一套三层级模型路由决策框架，将任务自动分类并分配到最合适的Claude模型（Haiku → Sonnet → Opus）。核心机制基于30秒规则：若人类需要超过30秒专注思考，则必须升级模型。具体分类标准为： | 层级 | 适用场景 | 相对成本 ||------|---------|---------|| Haiku（默认） | 事实问答、状态检查、简单文件操作、1-2句任务 | 1x || Sonnet（标准） | 代码>10行、分析规划、长文写作、多步推理 | 12x || Opus（复杂） | 架构决策、复杂调试、战略规划、深度研究 | 60x | 显著优点 成本优化明确：基于真实API定价（Haiku $0.25/M vs Opus $15/M输入），宣称可节省50-90%成本 决策标准可量化："30秒思考规则"提供了可操作的判断边界 场景覆盖全面：涵盖代码、写作、分析、架构等典型LLM使用场景 即开即用：提供子代理调用示例和Cron配置模板 潜在局限与风险 分类主观性："简单vs复杂"的边界在实际中可能模糊，误判会导致体验下降或成本浪费 模型能力演进：随着模型更新，当前阈值（如10行代码、3段落）可能失效 无自动降级机制：Sonnet/Opus完成的任务不会自动回退到更便宜模型 Claude生态绑定：仅适用于Anthropic模型族，无法迁移至GPT-4/Gemini等 适合人群 高频API调用用户：日调用量>1000次的企业/开发者 成本敏感型团队：需要向管理层证明AI ROI的场景 Claude重度用户：已深度使用Anthropic生态的组织 常规风险 过度降级风险：为省钱强制使用Haiku导致任务失败，反而增加重试成本 延迟累积：分类本身耗时，简单任务可能因路由判断而变慢 版本锁定：未来Claude模型迭代可能需要重写规则 ---来源：OpenClaw Community | 成本数据基于2024年Claude官方定价 原始说明 Auto-route tasks to the cheapest Claude model that works correctly. Three-tier progression: Haiku → Sonnet → Opus. Classify before responding. HAIKU (default): factual Q&A, greetings, reminders, status checks, lookups, simple file ops, heartbeats, casual chat, 1-2 sentence tasks. ESCALATE TO SONNET: code >10 lines, analysis, comparisons, planning, reports, multi-step reasoning, tables, long writing >3 paragraphs, summarization, research synthesis, most user conversations. ESCALATE TO OPUS: architecture decisions, complex debugging, multi-file refactoring, strategic planning, nuanced judgment, deep research, critical production decisions. Rule: If a human needs >30 seconds of focused thinking, escalate. If Sonnet struggles with complexity, go to Opus. Save 50-90% on API costs by starting cheap and escalating only when needed.