用途：model-hierarchy 用于对 AI 智能体操作进行成本优化，把任务按复杂度路由到够用的最便宜模型。核心判断是大多数智能体工作属于例行事务（读文件、查状态、格式化、简单问答），不需要昂贵模型，昂贵模型应留给真正需要深度推理的问题。
主要能力：提供三档模型分层。第一档廉价（约每百万 token 0.075–1.25 美元），如 DeepSeek V3、GPT-4o-mini、Claude Haiku、Gemini Flash，适合常规工作；第二档中端（约 1–15 美元），如 Claude Sonnet、GPT-4o、Gemini Pro，适合均衡性能；第三档高端（约 1.10–150 美元），如 Claude Opus、GPT-4.5、o1、o3-mini，适合复杂推理。资料注明价格为 2026 年 2 月数据，需查看服务商最新费率。
任务分类：ROUTINE 为单步、指令明确、无需判断、输出确定，用第一档；MODERATE 为多步但定义清晰、需一定综合、套用标准模式，用第二档；COMPLEX 为需新问题求解、多种可行方案、细致判断、高风险或不可逆、此前尝试失败，用第三档。
使用方式：给出决策算法伪代码，先处理升级覆盖（上次尝试失败则升一档），再匹配复杂度信号（debug、architect、design、security 用第三档；write、code、summarize、analyze 用第二档），否则默认分类。行为规范为主会话默认第二档，做例行工作时建议降级，卡住时请求升级；子智能体默认第一档，批量处理相似任务，失败回报父级以便升级；自动化任务中心跳监控固定第一档，定时报告按复杂度选档，告警响应从第二档起步。
成本影响：按每日 10 万 token 估算，纯 Opus 约 225 美元/月，纯 Sonnet 约 45 美元，纯 DeepSeek 约 8 美元，采用 80/15/5 分层约 19 美元。
限制：资料未提供该技能的安装方式、运行环境与具体平台依赖；价格时效性需以服务商文档为准。资料还列出反模式（如用心跳跑 Opus、文件 I/O 用高端模型）与扩展方法（按自身预算调整分层、添加领域信号、跟踪预测与实际的复杂度）。