用途：在 OpenRouter 上构建生产级模型选择规则引擎，按用户层级、任务类型、剩余预算、工具/视觉需求与延迟 SLA 决定使用哪个模型，并支持回退链与规则热加载。
主要能力：以 RoutingContext 描述每次请求的元数据（user_tier、task_type、budget_remaining、needs_tools、needs_vision、max_latency_ms）；以 RoutingRule 按 priority 升序定义规则，首个匹配者生效，条件异常返回 False；evaluate_rules(ctx) 解析胜出规则；routed_completion() 应用规则模型、fallbacks（models + route: "fallback"）与 max_tokens，并返回含 rule 字段的结果便于审计；支持 JSON 配置规则与 match_config_rule() 热加载；ab_test_routing() 可将一定比例流量路由到变体 B 做对比。
使用方式：需 OpenRouter API key（sk-or-v1-...）并导出为 OPENROUTER_API_KEY，Python 3.8+ 与 OpenAI SDK，base_url 设为 https://openrouter.ai/api/v1。规则按优先级排列，务必包含 priority=99 的默认兜底规则；若使用预算条件规则需先接入预算跟踪。
适用场景：多层级用户的产品、成本敏感型服务、需要工具调用或图像输入的任务、延迟敏感请求、以及规则变更的灰度验证。
限制：资料未提供具体价格、性能数据或平台支持范围；规则条件错误需自行 try/catch 处理；配置需在启动时校验，避免解析错误。