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source: ../../../core/model-selection.md
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translation_version: 1.0.0
last_synced: 2026-03-24
status: current
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# AI 模型選擇策略

> **語言**: [English](../../../core/model-selection.md) | 繁體中文

**版本**: 1.0.0
**最後更新**: 2026-03-20
**適用性**: 使用多模型分級的 AI 輔助開發
**範圍**: 通用 (Universal)
**靈感來源**: [Superpowers](https://github.com/obra/superpowers) — subagent-driven-development (MIT)

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## 目的

定義基於任務複雜度的 AI 模型分級選擇策略。使用能勝任的最便宜模型，僅在必要時升級。

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## 術語表

| 術語 | 定義 |
|------|------|
| 模型分級 (Model Tier) | 代表模型能力和成本的分類等級 |
| 複雜度信號 (Complexity Signal) | 指示所需能力等級的任務可觀察特徵 |
| 升級 (Escalation) | 低級模型失敗後升級到高級模型 |

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## 核心原則 — 成本效益

> **始終使用與任務複雜度匹配的最便宜模型。**

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## 三級模型分類

| 級別 | 適用場景 | 複雜度信號 |
|------|----------|-----------|
| **Tier 1（輕量級）** | 簡單、重複性任務 | 單一檔案、格式化、搜尋替換 |
| **Tier 2（標準級）** | 中等複雜度任務 | 多檔案、邏輯修改、測試撰寫 |
| **Tier 3（高級）** | 高複雜度任務 | 架構設計、跨系統整合、除錯 |

## 複雜度信號判斷

| 信號 | Tier 1 | Tier 2 | Tier 3 |
|------|--------|--------|--------|
| 涉及檔案數 | 1 | 2-5 | 6+ |
| 需要推理深度 | 淺 | 中 | 深 |
| 跨模組互動 | 無 | 有限 | 複雜 |
| 需要創意/設計 | 無 | 部分 | 大量 |
| 錯誤風險 | 低 | 中 | 高 |

## 升級規則

| 觸發條件 | 動作 |
|----------|------|
| 低級模型產生錯誤輸出 | 升級到下一級別 |
| 任務超出預期複雜度 | 升級到下一級別 |
| 多次重試仍失敗 | 升級到最高級別 |
| 安全性或架構關鍵任務 | 直接使用最高級別 |

## 成本最佳化策略

| 策略 | 說明 |
|------|------|
| **批次處理** | 將多個簡單任務合併為一次呼叫 |
| **快取** | 快取常見查詢結果避免重複呼叫 |
| **預篩選** | 先用低成本模型判斷是否需要升級 |
| **任務分解** | 將複雜任務拆分為多個簡單子任務 |

## 相關標準

- [代理派遣與並行協調](agent-dispatch.md)
- [驗證證據](verification-evidence.md)
- [系統化除錯](systematic-debugging.md)
