OpenRouter 发布智能体模型成本与质量权衡的三步选型框架

OpenRouter 发布智能体模型选型的三步框架：先按任务设定质量门槛，再在自己的 20 到 50 个示例上测量每质量点成本，最后选择以足够余量过线的最便宜模型。文中用 GPT-5.6 Luna、Gemini 3.7 Flash 和 Claude Opus 5 的支持路由示例演示计算，并建议从 usage.cost 读取真实计费成本，在候选模型或价格变动时重跑比较。