模型议会 🏛️

就任何问题获取多个AI模型的共识。

通过OpenRouter将你的查询同时发送给3个或更多不同的LLM。一个裁判模型会评估所有回复，并产生获胜者、推理过程和综合最佳答案。

使用场景

• - 重要决策 — 不要只相信单一模型的观点
• 代码审查 — 获取架构选择的多角度意见
• 研究验证 — 跨模型交叉核对事实
• 创意工作 — 比较写作风格并选出最佳
• 调试 — 当一个模型卡住时，其他模型可能发现问题

工作原理

你的问题
├──→ Claude Sonnet 4 ──→ 回复 A
├──→ GPT-4o ──→ 回复 B
└──→ Gemini 2.0 Flash ──→ 回复 C
│
裁判 (Opus) 评估所有回复
│
├── 获胜者 + 推理过程
├── 综合最佳答案
└── 成本明细

快速开始

bash

基本用法

python3 {baseDir}/scripts/model_council.py 实时分析仪表盘的最佳数据库是什么？

自定义模型

python3 {baseDir}/scripts/model_council.py --models anthropic/claude-sonnet-4,openai/gpt-4o,google/gemini-2.5-pro 你的问题

自定义裁判

python3 {baseDir}/scripts/model_council.py --judge openai/gpt-4o 你的问题

JSON输出

python3 {baseDir}/scripts/model_council.py --json 你的问题

设置每个回复的最大token数

python3 {baseDir}/scripts/model_council.py --max-tokens 2000 你的问题

配置

标志	默认值	描述
--models	claude-sonnet-4, gpt-4o, gemini-2.0-flash	逗号分隔的模型列表
--judge

anthropic/claude-opus-4-6 | 裁判模型 | | --max-tokens | 1024 | 每个议会成员的最大token数 | | --json | false | 以JSON格式输出 | | --timeout | 60 | 每个模型的超时时间（秒） |

环境要求

需要设置 OPENROUTERAPIKEY 环境变量。

输出示例

═══ 模型议会结果 ═══

问题：在微服务架构中处理认证的最佳方式是什么？

── 议会成员回复 ──

🤖 anthropic/claude-sonnet-4 ($0.0043)
使用带有JWT令牌的集中式认证服务...

🤖 openai/gpt-4o ($0.0038)
使用API网关实现OAuth 2.0...

🤖 google/gemini-2.0-flash-001 ($0.0012)
考虑使用带有mTLS的服务网格...

── 裁判裁决 (anthropic/claude-opus-4-6, $0.0125) ──

🏆 获胜者：anthropic/claude-sonnet-4
推理过程：最全面且实用的方法...

📝 综合答案：
最佳方法结合了所有三个方案的优点...

💰 总成本：$0.0218

致谢

由 M. Abidi 构建 | agxntsix.ai YouTube | GitHub 属于 OpenClaw 代理的 AgxntSix 技能套件 的一部分。

📅 需要帮助为你的业务搭建 OpenClaw？ 预约免费咨询