AI工程師實測基於難度的模型路由：成本與效能的權衡之道

• 作者擁有豐富的 AI工程與計算物理背景，花費40美元進行了一項關於模型路由的小型實驗。 • 實驗採用 LlamaIndex 的 ExtractBench 基準測試，針對36份政府與市政文件進行結構化資料擷取。 • 測試結果顯示，Claude Opus 5 與 Qwen 模型在單次提示（one-shot）擷取中皆展現出極高的準確率，且後者具備顯著的成本優勢。 • 數據分析發現，評分指標 F1 與文件長度的關聯性，遠高於需擷取的欄位數量，呼應了近期關於預先推論路由的研究發現。 • 儘管樣本數有限且排除掃描檔，這項研究仍為 LLM 應用開發提供了具實用參考價值的效能與成本數據。

「社會低估了 LLM 應用中統計嚴謹性的價值，而精準的模型路由正是優化成本與表現的關鍵。」