大模型后端灰度：质量、成本和资源水位一起看

大模型后端灰度质量、成本和资源水位一起看1. 先固定任务集灰度比较必须使用可复查的任务样本并记录模型、Prompt、工具和知识库版本。只看 HTTP 成功率会漏掉格式错误、错误工具调用和回答未完成。2. 质量与资源同时观察记录首字延迟、总时长、输入输出 Token、工具次数、GPU 或 CPU 水位以及排队时间。成本变化要按完成任务计算不能只比较单次调用价格。3. 分流条件要稳定先用内部账号和影子执行验证再逐步扩大。每一阶段只改变一个主要变量且保持会话黏性同一会话来回切模型会污染结果。4. 回滚不丢上下文网关能切回旧版本只是第一步。还要确认新版本写入的会话状态、缓存和工具结果是否能被旧版本读取。触发条件、决策人和证据位置应在发布前写清。