老陈带 6 人小队给省级人社厅做就业补贴资格预审助手。客户口头说得很清楚简单政策问答走便宜快模型材料完整性核验走中等模型涉及补贴金额和资格结论必须走强模型再人工复核。结果上线第一周就炸了——Qwen 把所有工单都丢给最贵模型账单翻倍DeepSeek 看见「金额」两个字就切到最弱模型糊弄Kimi 窗口一短把路由表挤掉按上一单的模型交差。群里改了三天提示词线上又漂回去。隔壁产品说了一句难听的别再拿聊天记录当分流接口文档把路由规则、成本预算、升级条件和失败回退写进 SPEC。模型路由到底在管什么检索管从哪找材料结构化输出管交出去的单子算不算过关工具调用管盖章前该按哪几个按钮。模型路由管的是这一单该交给哪一个基座、花多少钱、超时了怎么办。可以把它想成值班室的分诊台。咨询政策的走窗口 A核材料的走窗口 B动金额的必须走值班长。没有分诊台要么全员加班成本爆炸要么实习生盖章结论翻车。四件套其实不复杂分流契约按意图、风险等级、字段敏感度把工单分到明确档位不允许模型自己发明第四档。成本与延迟预算每个档位有超时和日配额超了降级或进升级队列而不是默默换一个更贵的模型硬扛。升级与失败回退解析失败、缺必填、金额字段对不上重试一次仍失败就升级人工禁止在路由未完成前输出结论。跨模型一致性同一套路由表在 Qwen、DeepSeek、Kimi 上必须走同一条路不能「这个模型听话、那个模型爱自由」。为什么 2026 必须认真对待2026 年交付已经从「能聊」变成「能进系统」。一个预审助手要接值班大屏就要稳定、可审计、可算账。多基座成本差一个数量级。同一句「这个简单、那个复杂」在不同基座上的服从度差很多有的模型把所有请求都当复杂题有的模型看见数字就偷懒。规则写在群公告里最容易漂——产品改一句话、运维换一个默认模型线上分流就全乱。私有化场景更吃这一套政务数据出不了域路由策略必须跟代码一起版本化而不是活在某个人的聊天记录里。落地常卡在三道坎环境不稳本地脚本 Mock 路由云端一换基座就对不齐。模型不灵一套提示词只在某一个基座会按档位走换模型立刻漂。规则易飘档位、阈值、升级条件改在群里没有人说得清线上到底在用哪一版。为什么用 MonkeyCode 跑这一套MonkeyCode 是免费、无需安装的在线 AI 开发平台浏览器打开就能干。内置云端开发环境每个任务有真实服务器编译、测试、预览都在云端。支持 GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、DeepSeek 等主流大模型可按任务一键切换做交叉验证。需求与 SPEC 管理能把角色、红线、路由档位、重试和升级条件固化下来。完全开源GitHub 公开核心代码也支持私有化离线部署——人社数据本来就不该出域。桌面端覆盖 Windows、macOS、Linux移动端有 Android 和 iOS。基础版免费1 并发 / 1C4G / 每日 30M Token专业会员 ¥99/月旗舰会员 ¥499/月。跟本地 IDE 或 CLI 比它更适合把「分流契约」当成可回归的交付物而不是某次对话里的口头约定。三步把分流契约跑通第一步新建任务选对照模型。主实验用 Qwen对照用 DeepSeek再加一条 Kimi 短窗口基线专门看路由表被挤掉时会不会乱切模型。第二步把规则写进 SPEC而不是群公告。角色省级人社厅就业补贴资格预审助手红线不编造补贴金额与政策条款不确定就升级人工姓名、身份证、银行卡号脱敏档位faq_simple走快模型doc_check走中等模型amount_decision必须走强模型 二次确认不允许额外档位预算快模型超时 6 秒降级强模型日配额用尽回退升级队列校验解析失败或缺必填重试一次仍失败升级禁止在路由未完成前输出结论输出档位、模型、是否升级、原因不对用户展示思维链第三步同批 20 条口述对比。我们用真实工单口吻跑了一轮编造第四档从 6 降到 0简单问答被拉去强模型从 5 降到 0金额工单未走强模型从 4 降到 0。Kimi 短窗口截断路由表时被回退拦住没有按上一单模型交差。四点建议先拿一个小任务试点不要一上来就全量切换生产流量。路由规则必须写进 SPEC跟代码一起评审、一起发版。至少用两个基座做交叉验证发现「只在某一个模型上听话」立刻当缺陷。涉及证件号和银行卡的数据优先私有化部署。模型路由不是把请求随机洒到一堆 API 上而是承认不同工单该花不同的思考和金钱。把分流契约写进 SPEC再用 MonkeyCode 云端多模型交叉验证比在群里改三天提示词靠谱得多。