Model Routing Patterns 是一套面向 OpenRouter 的生产级模型路由配置模板与策略集合，目标是在成本、速度、质量之间做出可配置的权衡，并实现智能回退链。它适合在设计模型路由策略、实施成本优化、搭建可靠性回退链、按任务复杂度路由、配置动态模型选择、平衡 API 性能与成本、对模型做 A/B 测试以及搭建监控分析等场景中使用。
主要能力包括五类路由策略。成本优化路由：优先使用免费模型（如 google/gemma-2-9b-it:free、meta-llama/llama-3.2-3b-instruct:free），回退到预算模型（如 anthropic/claude-4.5-sonnet、openai/gpt-4o-mini），仅对需要最高质量的复杂任务使用高级模型。速度优化路由：优先选择最快模型，开启流式输出，使用小模型快速推理，并可做地理路由。质量优化路由：使用顶级模型（如 gpt-4o、claude-4.5-sonnet、gemini-pro），在不可用时回退到其他高级模型，对关键任务可采用多模型投票与质量校验层。均衡路由：分析请求复杂度，简单任务走低价模型，复杂任务走高级模型，并依据成功指标自适应调整。自定义路由：可基于用户层级/订阅级别、地理位置、分时价格、模型可用性、限流状态、历史成功率等因素定制。
提供的资源包括脚本与模板。脚本方面：validate-routing-config.sh 校验配置语法、检查模型在 OpenRouter 的可用性、验证回退链逻辑、确保无循环依赖、校验模型 ID 与参数；test-fallback-chain.sh 测试回退链执行、模拟模型失败、验证优雅降级、测量链路延迟、验证错误处理；generate-routing-config.sh 按策略类型生成配置、提供交互式配置构建、校验并优化设置、导出为 JSON/TypeScript/Python 格式；analyze-cost-savings.sh 分析潜在成本节省、比较路由策略、预测月度成本、生成成本报告并识别优化机会。模板方面包含 JSON 配置模板（cost-optimized-routing.json、speed-optimized-routing.json、quality-optimized-routing.json、balanced-routing.json、custom-routing-template.json）以及代码模板（routing-config.ts、routing-config.py）。示例包括 cost-routing-example.md、dynamic-routing-example.md、fallback-chain-example.md、monitoring-example.md。
使用方式上，工作流为：先明确优化目标（成本/速度/质量/均衡）、预算约束、延迟要求、质量阈值与支持的模型提供商；运行 ./scripts/generate-routing-config.sh 生成配置，或直接复制模板；用 ./scripts/validate-routing-config.sh 校验语法与模型可用性；用 ./scripts/test-fallback-chain.sh 测试回退行为；用 ./scripts/analyze-cost-savings.sh 对比路由策略与基线配置；最后部署并依据监控示例跟踪成本、延迟、成功率与质量指标并迭代。
常见路由模式包括简单回退链、按任务复杂度路由、按时间路由、按用户层级路由。模型类别方面，资料列出免费模型、预算模型、高级模型以及专用模型（视觉、代码、长上下文）。最佳实践包括始终实现回退链、监控实际成本、测试质量下降、设置超时限制、跟踪模型可用性、按复杂度分类路由、实现重试逻辑、缓存响应、A/B 测试路由策略、设置预算告警。故障排查涵盖回退链全部失败、成本高于预期、质量下降、延迟过高等情形。该技能位于 plugins/openrouter/skills/model-routing-patterns/，版本 1.0.0，支持 Node.js、Python、TypeScript 以及任何兼容 OpenRouter 的客户端。