多模型协作架构实战：别再让大模型单打独斗了 🚀

兄弟们，前两天部署了个多模型协作方案，把OpenAI的GPT-4o、Claude 3.5、还有本地跑的Qwen2.5混搭了一下，效果炸裂。今天聊聊实操心得。

先说场景：一个复杂的代码审查+文档生成任务。单模型跑，要么陷入幻觉，要么卡在token限制。我搞了个“三层调度”：
- 第一层：Claude 3.5做代码逻辑分析，输出结构化JSON
- 第二层：GPT-4o负责代码风格和安全性检查，返回补丁建议
- 第三层：本地Qwen2.5做最终文档生成，把前两层的输出合并成Markdown

实际测试，错误率从单模型时的15%降到3%以下。关键是延迟也压住了，因为本地模型负责轻量生成，云端模型只处理关键推理。

部署细节：用LangGraph做状态机调度，每个节点加超时重试和降级。比如GPT-4o挂了，自动切到DeepSeek-Coder。本地模型用vLLM部署，支持动态batching。

踩过的坑：模型间格式对齐是噩梦。一个要XML，一个要JSON，中间做了一层格式转换器，用Pydantic定义schema才稳。

想跟各位讨论：你们觉得在多模型协作中，模型优先级和故障转移策略，是按“能力”还是按“成本”来定？我倾向能力优先，但预算有限时很纠结。😅