BTC dan ETH mengalami fluktuasi pasar yang sering terjadi.

Saya menemukan satu hal, untuk masalah pasar yang sama, dua analisis AI berturut-turut memberikan keputusan yang tidak sepenuhnya konsisten.
Setelah memeriksa log panggilan, saya menemukan masalahnya ada pada saya sendiri.
Sebelumnya saya mengarahkan semua permintaan ke model terkuat, untuk efisiensi dan merasa lebih stabil.
Ini menyebabkan latensi tinggi pada waktu frekuensi tinggi, stabilitas output menurun, dan biaya panggilan meningkat secara signifikan.
Model kuat seperti GPT dan Gemini, panggilan sering satu hari biayanya tidak murah, terkadang keuntungan bahkan tidak bisa menutup biaya.
Saya mengubah logika menjadi struktur berlapis, menggunakan model ringan untuk masalah sederhana, dan model kuat untuk masalah kompleks.
Memelihara aturan distribusi beban ini secara manual memakan waktu dan tenaga, waktu debug melebihi trading itu sendiri.
Saya mulai menggunakan pintu masuk model terpadu, membiarkan sistem secara otomatis mendistribusikan beban berdasarkan kompleksitas tugas.
GateRouter yang diluncurkan Gate dapat memanggil satu API ke semua model, ini adalah struktur routing multi-model, dapat secara otomatis memilih model yang paling sesuai sesuai kebutuhan.
Hasilnya lebih stabil, latensi turun, biaya keseluruhan menurun secara signifikan.
Bingung memilih model mana,
lebih baik biarkan sistem menyelesaikan pemilihan model itu sendiri.