点外卖不必每次都找名厨，调用 AI 也一样：简单请求可以交给便宜的小模型，复杂问题再请大模型处理。SupraLabs 发布的 Supra-Router-51M 就是站在模型前面的“分诊台”。它读取用户的提示词——也就是发给 AI 的问题或指令——再判断该把请求交给较小还是较大的模型，从而尝试减少不必要的大模型调用。
它只有 51M（5100 万）参数。参数量可以粗略理解为模型的规模，因此它远小于常见的生成模型，适合在每次请求前先运行。发布者称，这一体量可用于低延迟环境，并同时公开了训练所用的 Prompt-Routing-Dataset 数据集。不过，现有材料没有披露分流准确率、实际节省的成本或新增延迟。路由器只有在省下的大模型费用超过误分流和额外调用的代价时，才真正划算。