智能负载均衡的技术实现与应用效果
AIRouter的负载均衡系统采用三层决策机制：第一层通过fast_first模式优先选择响应最快的模型（如GPT-4 Turbo），适用于实时交互场景；第二层cost_first模式自动筛选每千token成本最低的选项（如DeepInfra提供的LLama3），适合批量处理任务；第三层balanced模式则基于帕累托前沿算法，在响应时间与成本间寻找最优平衡点。
技术实现上依靠实时健康监控子系统，持续收集各API节点的execution_time（执行时间）、status（服务状态）等指标，存储在MySQL的api_key_usage表中。当检测到Anthropic Claude服务响应延迟超过2秒时，系统会自动切换到备用节点。实测数据显示，该机制使API总体可用性从92%提升至99.5%。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " AIRouter的智能负载均衡功能能够实现成本与效率的动态平衡
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