首页Fireworks AI 发布搭载 Opus 的 FireRouter：编码成本降低 57%，精度损失极小
Fireworks AI 推出了搭载 Opus 的 FireRouter，这是业界首个专为 Claude Opus 系列定制的缓存感知路由系统。目前，该独立路由模型已通过无服务器端点开放使用。经过超过一个月的内部 A/B 测试，FireRouter 在编码任务中实现了 98.1% 的准确率，同时与单独使用 Opus 相比，成本降低了 57%。
FireRouter 的工作原理是在每次用户交互时评估每个模型对当前任务的适用性。它计算处理成本（包括提示词缓存），并判断切换模型所节省的成本是否足以抵消缓存数据丢失带来的损失。随后，系统会将流量引导至在质量和成本之间取得最佳平衡的模型。目前，路由池包含 Claude Opus5.5、GLM5.3 和 GLM5.3Flash，并计划随着新模型的可用逐步将其纳入集成。
测试利用了内部编码流量，将会话随机分配至使用“搭载 Opus 的 FireRouter”组或仅使用 Opus 的控制组，两组的工作负载和用户群体完全相同。结果显示，每会话成本从 15.36 美元降至 6.63 美元，降幅达 57%（±19 个百分点，95% 置信区间）。在准确率方面，搭载 Opus 的 FireRouter 在评分轮次中达到 78.7%，而单独使用 Opus 为 80.2%——两者仅相差 1.5 个百分点（±1.3），相当于 Opus 整体准确率的 98.1%。
关于缓存命中率，搭载 Opus 的 FireRouter 达到 94.2%，而单独使用 Opus 为 97.8%，差距为 3.6 个百分点。Fireworks AI 指出，这是一种有意为之的微小权衡：由于开源模型能够有效处理常规编码任务，缓存感知路由通过将更简单的查询引导至更经济的模型，显著降低了整体成本。
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