多模型协作实战：让GPT-4带着Claude和Llama干活 🚀

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兄弟们，最近折腾了一个多模型协作的架构，直接说干货。

核心思路是「流水线+投票」：把任务拆成子步骤，每个步骤用最适合的模型。比如代码生成，GPT-4写骨架，Claude做安全检查，Llama本地跑测试。实测代码bug率降了40%+。

部署上推荐用Ray + OpenRouter。Ray做任务调度，OpenRouter统一API。注意加个超时熔断，别让单个模型拖死全流程。成本方面，GPT-4负责核心推理，其他用开源模型打辅助，整体比单用GPT-4省30%。

踩过的坑：模型间输出格式不一致，建议所有输出强转JSON schema。还有个坑是上下文污染，每个子任务要清空历史。

目前这套方案跑在K8s上，支持动态扩缩。想知道大家怎么解决模型之间的「打架」问题？比如两个模型对同一任务给出矛盾输出时，你们是加权投票还是走仲裁机制？来聊聊实际落地的坑。