为什么AI们集体学会了“看人下菜”？
最近你有没有过这种经历？
有时候，你问AI一个简单问题，比如“今天天气怎么样？”，它能秒回。
但有时候，你让它“写一份母婴电商创业的商业计划书，要包含未来三年的现金流预测”，它就明显“慢”了下来，过一会儿才交出一份像模像样的答卷。
事实上，你正在经历一种正在席卷整个AI行业的核心策略——提示词路由（Prompt Routing），也叫模型路由（Model Routing）。
简单说，就是在你提交问题的瞬间，AI就给你的任务打了标签，然后你的提示词像进了调度室一样，被指派给不同“能力”和“身价”的大模型。
简单问题？交给最便宜、最快的“实习生模型”。 复杂难题？立刻呼叫最贵、最强的“专家模型”，比如Gemini Pro或GPT-5。
这套“看人下菜”的机制，正悄悄改变着我们与AI互动的方式，也决定着AI产品的生死存亡。
从“大力出奇迹”到“精打细算”
展开剩余84%AI大模型的早期，是个“秀肌肉”的时代。
各家公司都在比谁家的模型参数更多、能力更强、在各种跑分测试中拔得头筹。那是一个用绝对算力“大力出奇迹”的阶段，仿佛谁的“大脑”最强，谁就能赢得未来。
但很快，一个极其现实的问题摆在了所有人的面前：成本。
你知道运行一次像GPT-5这样的顶级模型需要多少钱吗？每一次交互的背后，都是数据中心里成千上万张昂贵GPU燃烧的电费。
英伟达的CEO黄仁勋就曾直言不讳地指出，AI的推理成本“高得惊人”。
AI巨头和创业公司的CEO们看着每月账单上面那一长串的零，心惊肉跳。他们发现，许多用户问得最多的问题，居然是“你好”、“你叫什么”、“讲个笑话”。
让一个“爱因斯坦”级别的大脑，天天回答这种问题，成本高到离谱。
这就像你开了一家F1车队，结果90%的业务是送外卖。
一个尴尬的局面出现了：产品体验越好，公司亏得越快。
于是，做AI产品的指导思想发生了改变：从“活儿好”到“活下去”。
AI产品之间的竞争，正在从一个单纯比拼“智商”的游戏，演变成一个同时比拼“财商”的残酷竞争。
在这种背景下，“提示词路由”应运而生。它不再是锦上添花的技巧，而是续命的良药。
正如资深产品经理Marty Cagan在他的《启示录》一书中所强调的，一个成功的产品必须同时具备价值、可用性、技术可行性和商业可行性。疯狂烧钱的模式，显然违背了最后一条。
提示词路由是AI产品从“炫技”走向“生存”的必经之路。
因为大家终于想明白了，AI产品实现高效的核心不是用最强的大脑解决所有问题，而是用最合适的资源，去解决合适的问题。
看不见的降级，看得见的风险
听起来很美，对吧？高效、省钱，用户还能更快得到简单问题的答案。
但只要这套系统不透明，一个念头就会开始在用户心中盘旋——“我被‘降级’处理了吗？”
这就是提示词路由背后，那把悬在所有AI产品头上的达摩克利斯之剑。它带来了三大潜在风险：
首先，是灾难性的路由错误。
如果系统判断失误，把一个复杂且严肃的问题——比如“我最近总是头疼，帮我分析一下可能的原因”——路由给了一个知识库不全、推理能力差的“实习生模型”，后果可能不堪设想。它给出的答案，轻则贻笑大方，重则可能危及生命。
其次，是致命的信任侵蚀。
当用户开始怀疑自己提交的每一个复杂任务，是否都被系统“偷偷地”用一个更便宜、更笨的模型处理了，信任就开始崩塌。他们会觉得产品在“糊弄”自己，尤其是在付费服务中。
这种感觉，就像你花五星级酒店的钱，却怀疑自己住的房间用的是快捷酒店的床单。
哈佛商学院的教授 Shoshana Zuboff 在其著作《监控资本主义时代》中深刻地描述了这种信息不对称带来的权力失衡。当用户无法知晓背后运行的机制时，他们就从“使用者”沦为了被操纵的“数据源”。
最后，是“体验黑箱”带来的持续猜疑。
因为路由策略不透明，用户永远不知道自己得到了多大程度的服务。这种“黑箱”操作，会让最忠实的用户也变得斤斤-计较，他们会反复测试，试图找出规律，最终在猜疑中消耗掉对产品的热情。
你看，问题的核心，已经从“技术和商业”，悄然转向了“产品伦理和用户关系”。
可以“偷懒”，但不能“糊弄”
真正的智能，要知道自己的边界，懂得用更小的代价，撬动更大的价值。这也正是商业社会运转的基本法则。
一个懂得动态分配资源、实现效率最大化的系统，无疑是更聪明的。
但这种“聪明”必须有一个不可动摇的底线：对用户价值的绝对尊重。
“偷懒”（高效地使用资源）和“糊弄”（以次充好欺骗用户）之间，隔着一条名为“透明”与“信任”的鸿沟。
未来的AI产品，或许会进化出更成熟的路由模式。比如：
透明化路由：在回答的末尾，用小字标注“由轻量模型提供支持”或“由专家模型深度思考”。把选择权和知情权还给用户。
可干预路由：允许用户在提问时手动选择“我需要最高质量的回答”，哪怕这意味着需要更长的等待时间和更高的费用。
基于价值的路由：产品的核心目标应该清晰。对于那些可能产生严重后果的领域（如医疗、法律、金融），系统应强制调用最高级别的模型，绝不“节省”成本。
透明化路由：在回答的末尾，用小字标注“由轻量模型提供支持”或“由专家模型深度思考”。把选择权和知情权还给用户。
可干预路由：允许用户在提问时手动选择“我需要最高质量的回答”，哪怕这意味着需要更长的等待时间和更高的费用。
基于价值的路由：产品的核心目标应该清晰。对于那些可能产生严重后果的领域（如医疗、法律、金融），系统应强制调用最高级别的模型，绝不“节省”成本。
说到底，AI产品要在商业利益和用户价值之间把握微妙的平衡。
一味追求技术上的“最强”，会死于成本；一味追求成本上的“最低”，则会死于用户的抛弃。
我们追求可持续的AI产品，不仅是财务上的可持续，更是用户信任上的可持续。而用户的信任永远都是最稀缺、最宝贵的资源。
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