使用模型级联和预算策略，在成本与质量间找到平衡的工程化解决方案。
详细介绍
CascadeFlow 是由 Lemony 开发的开源框架，专注于“模型级联”（model cascading）策略，用于将用户请求在多个大语言模型（LLM, Large Language Model）之间智能路由，从而在保证响应质量的前提下显著降低服务成本。它提供策略引擎、预算与成本透明度、以及多种后端适配器，能把低成本模型与高质量模型按规则组合为协作流水线，适合需要大规模、可控成本的在线推理场景。
主要特性
- 基于策略的模型级联与路由：按置信度、成本预算或自定义规则选择模型。
- 成本与预算控制：实时预算约束、成本统计与可视化，便于成本优化与审计。
- 多后端适配器：支持 OpenAI、Anthropic、Hugging Face、VLLM 等多种模型提供商。
- 开发者友好：提供 Python SDK、示例工作流与文档，便于在现有系统中集成。
使用场景
- 成本敏感的在线问答与客服场景，在高并发下通过级联策略降低调用高成本模型的频率。
- 混合模型部署：将本地轻量模型与云端高质量模型组合以满足数据合规或延迟需求。
- 自动化流水线：基于规则与度量把请求分发给不同能力的“智能体”来完成分工。
技术特点
- 策略引擎：支持基于置信度阈值、预算与延迟目标的可配置规则。
- 插件化适配器：通过适配器接入不同 LLM 提供商与向量检索组件。
- 可观测性：内置调用统计、成本分析与事件日志，便于调优与审计。