我做应用基本离不开 API 调用了,以前是某一家死忠,最近半年纷纷转向多供应商。原因一是价格战打起来,二是各家各有擅长,三是怕单一供应商出故障全盘崩。
我现在主力推理用一家,工具调用用另一家,便宜路由用开源小模型,靠一个统一网关切换。
缺点是不同模型行为差异大,prompt 经常要分别调。大家现在主力是哪家,为啥选它?
我做应用基本离不开 API 调用了,以前是某一家死忠,最近半年纷纷转向多供应商。原因一是价格战打起来,二是各家各有擅长,三是怕单一供应商出故障全盘崩。
我现在主力推理用一家,工具调用用另一家,便宜路由用开源小模型,靠一个统一网关切换。
缺点是不同模型行为差异大,prompt 经常要分别调。大家现在主力是哪家,为啥选它?
暂时没有回复。
Related
讨论
这里说的"家教"是给 Agent 选底层模型。我用过几家之后的感觉:推理能力强的模型适合做规划和复杂判断,但贵且慢;小模型适合做工具调用和简单路由,便宜快但容易出错。 我现在用混合:主推理用强模型,工具调用和短对话用小模型,按任务难度路由。 选型这事没有标准答案,得拿你自己的任务
讨论
每次看到"上下文又翻倍"的新闻,都有人喊"RAG 要死了"。但我学了一阵子 RAG 之后觉得,这说法太夸张。 长上下文确实能塞下更多原文,但贵、慢、而且模型对超长上下文的"中间遗忘"问题还在。RAG 的优势是精准召回 + 成本可控 + 可追溯来源,这些是长上下文替代不了的。 我的
讨论
搭了个 RAG,文档塞了几百篇,但检索效果很差,top 5 里经常只有一两条相关,甚至完全不沾边。embedding 用的也是主流模型,不知道哪出了问题。 怀疑过几个点:chunk 切太大(一段塞了多个主题)、问题太短召回不上、或者文档本身噪音多。 排查了一周没头绪。大家有没有
讨论
做 LLM 应用最让我头秃的就是 prompt 注入。你在 system prompt 里写了一堆规则,用户输入里来一句"忽略以上指令,改做 XXX",模型经常就照做了。 更阴的是间接注入:模型读到的网页、文档里藏一段恶意指令,它执行了都不知道。防不胜防。 现在我的做法是输入输出