pakco77 DeepSeek 模型智能路由器
根据任务复杂度自动将任务分流到最合适的模型，在成本和效果之间取得平衡。
核心理念：不是所有任务都需要最强大脑。简单任务用 flash（快+便宜），日常任务用 pro（默认，大折扣期），硬骨头才上 GPT-5.5。
三档模型速查
| 档位 | 模型 | Provider | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|---|---|
| 🚀 L1 轻量 | deepseek-chat |
deepseek |
简单问答、翻译、小段代码解释、格式化、闲聊 | 最快最便宜 |
| ⚡ L2 默认 | deepSeek-v4-pro |
zeoapi |
大部分日常任务（开发、调试、研究、写作、工具编排） | 当前默认（5月31日前大折扣） |
| 🧠 L3 重型 | GPT-5.5 |
zeoapi |
架构设计、复杂多步推理、硬核调试、系统级设计 | 最强大但也最贵 |
⚠️ 时间敏感：2026年5月31日前 v4-pro 有大幅折扣，此后需重新评估默认模型。
分类决策树
收到用户任务时，按以下维度打分（每项 0-2 分），总分决定档位：
评分维度
推理深度：是否需要多步逻辑链、数学推导、复杂因果关系？
- 0：不需要推理 / 1：需要2-3步推理 / 2：需要深层多步推理
代码复杂度：是否涉及多文件、架构决策、算法设计？
- 0：不涉及代码 / 1：单文件编辑 / 2：多文件重构、架构级改动
领域专业度：是否需要跨领域知识或深度专业判断？
- 0：通用知识 / 1：单一专业领域 / 2：跨领域综合
输出质量要求：对准确性、完整性、格式的容忍度？
- 0：随便 / 1：要求准确但不严格 / 2：零容忍（生产代码、正式文档）
工具调用密度：预计需要多少轮工具调用？
- 0：0-1轮 / 1：2-5轮 / 2：6+轮
总分 → 档位
| 总分 | 档位 | 模型 |
|---|---|---|
| 0-3 | L1 | deepseek-chat (v4-flash) |
| 4-7 | L2（默认） | deepSeek-v4-pro |
| 8-10 | L3 | GPT-5.5 |
快速判断口诀
- 「能秒答的」→ flash
- 「需要想想的」→ pro（默认）
- 「需要开动脑筋的」→ GPT-5.5
执行方式
方式一：推荐切换（会话开始/任务开始）
当加载此 skill 后，收到用户任务的第一个消息时：
- 用上面的维度打分
- 对照当前会话使用的模型
- 如果匹配 → 直接执行
- 如果不匹配 → 回复中先给出分类结果 + 推荐切换命令，再在当前模型下执行
示例回复模板：
📊 任务分类：L1 轻量 → 推荐 v4-flash
当前在用 v4-pro，建议切模型节省成本：
hermes config set model.default deepseek-chat
hermes config set model.provider deepseek
然后 /reset 开始新会话。
（本次先用 v4-pro 继续……）
方式二：分批处理（切换模型跑批）
当你有一批同类轻量任务（翻译、格式化、简单问答）或一个硬仗任务时， 不要在当前会话里混着做——先切模型、开新会话批量处理，再切回来。
# 场景A：攒了一堆简单任务 → 切 flash 批量跑
hermes config set model.default deepseek-chat
hermes config set model.provider deepseek
hermes # 新会话，批量处理轻量任务
# 跑完后：
hermes config set model.default deepSeek-v4-pro
hermes config set model.provider zeoapi
# 场景B：遇到硬骨头 → 切 GPT-5.5 单独开会话
hermes config set model.default GPT-5.5
hermes config set model.provider zeoapi
hermes # 新会话，专心啃硬仗
# 啃完后切回 pro
核心原则：不要在一个会话里来回切模型（切了也不生效）。一个会话 = 一个模型，任务类型不匹配就新开会话。
方式三：全局默认切换
# 切到 v4-flash（轻量日）
hermes config set model.default deepseek-chat
hermes config set model.provider deepseek
# 切回 v4-pro（默认）
hermes config set model.default deepSeek-v4-pro
hermes config set model.provider zeoapi
# 切到 GPT-5.5（硬仗）
hermes config set model.default GPT-5.5
hermes config set model.provider zeoapi
注意：模型切换后需要 /reset 或新会话才生效。
典型场景速查
| 用户任务 | 分类 | 推荐模型 | 原因 |
|---|---|---|---|
| 「这个错误是什么意思」 | L1 | flash | 简单问答 |
| 「帮我翻译这段文字」 | L1 | flash | 翻译任务 |
| 「review 这个 PR」 | L2 | pro | 需要理解代码上下文 |
| 「写一个 REST API 接口」 | L2 | pro | 日常开发 |
| 「设计一个微服务架构」 | L3 | GPT-5.5 | 架构设计 |
| 「这个 bug 我调了三天，帮我看看」 | L3 | GPT-5.5 | 硬核调试 |
| 「重构整个认证模块」 | L3 | GPT-5.5 | 多文件重构 |
| 「写一篇文章」 | L2 | pro | 内容创作 |
| 「帮我规划下个月的学习路线」 | L2 | pro | 需要推理但不极端 |
降级策略
当推荐模型不可用时：
- L1 不可用 → 用 L2（pro）继续
- L2 不可用 → 用 L1（flash）应急，告知用户「pro 暂不可用，先用 flash 处理，可能质量略低」
- L3 不可用 → 用 L2（pro）尝试，明确告知用户「GPT-5.5 不可用，用 v4-pro 处理，复杂推理可能不足」
2026年5月31日后
折扣结束后需重新评估：
- 如果 v4-pro 恢复原价且与 GPT-5.5 价差缩小 → 考虑调整分类阈值
- 如果 flash 性价比突出 → 可能提升 flash 的适用范围
- 建议届时提醒用户重新 review 此 skill 的评分标准
配置依赖
确保以下 env 已配置：
DEEPSEEK_API_KEY→.env中已配置 ✅ZEO_API_KEY→.env中已配置 ✅
Provider 配置（config.yaml）：
providers:
deepseek:
base_url: https://api.deepseek.com
api_key_env: DEEPSEEK_API_KEY
api_mode: chat_completions
zeoapi:
base_url: https://www.zeoapi.com/v1
api_key_env: ZEO_API_KEY
api_mode: chat_completions