智能AI模型路由系统，自动根据任务复杂度选择最优模型，支持6大主流API提供商，通过任务分类与成本优化实现50-90%费用节省。
说明：
## 核心用法
model-router 是一个综合性AI模型路由系统，通过交互式配置向导、任务自动分类和智能委派机制，帮助用户在多个AI提供商（Anthropic、OpenAI、Gemini、Moonshot、Z.ai、GLM）之间自动选择最优模型。
**主要操作流程：**
1. 运行 `setup-wizard.py` 配置API密钥和模型映射
2. 使用 `classify_task.py` 获取任务推荐模型及置信度评分
3. 通过 `sessions_spawn –model [推荐模型]` 执行具体任务
系统内置8种任务类型映射（simple/coding/research/creative/math/vision/chinese/long_context），并支持 aggressive/balanced/quality 三级成本优化策略。
## 显著优点
– **成本优化显著**：Aggressive模式下可节省50-90%费用，自动将简单任务路由至低价模型（如glm-4.5-air）
– **多提供商生态**：原生支持6家主流AI厂商，覆盖不同优势场景（中文、多模态、超长上下文）
– **安全设计**：API密钥独立存储于 `~/.model-router/`，文件权限600，与版本控制隔离
– **渐进式升级**：支持从便宜模型起步，失败时自动升级至高端模型
## 局限性与风险
– **配置依赖**：需手动维护多提供商API密钥，初期设置成本较高
– **分类准确性**：任务分类基于关键词匹配，置信度85%左右，存在误判可能
– **厂商绑定风险**：依赖第三方API稳定性，部分国内厂商（Moonshot/Z.ai/GLM）文档支持较弱
– **无自动回退**：需用户手动实现失败后的模型升级逻辑
## 适合人群
高频使用AI服务、需平衡成本与质量的技术团队或个人开发者；尤其适合同时处理多种任务类型（代码+研究+简单查询）且预算敏感的用户。
## 常规风险
– API密钥泄露风险（需严格遵循600权限及.gitignore配置）
– 低价模型输出质量不稳定导致任务失败
– 多会话并行时的资源管理复杂度
会员专属
