让 AI 翻译一句话，却每次都请最贵、最强的模型出场，就像寄一封信也要调专车。openJiuwen X-Router 想解决这种“用力过猛”：它在 Agent（能调用模型和工具完成任务的 AI 系统）与多个模型之间充当调度员，结合任务难度、模型能力、实时负载和成本，决定这一轮该由谁处理。
它更值得注意的地方，是路由规则不会写死。每次调用后的质量、成败、耗时和成本都会成为反馈，帮助系统调整下一次选择；样本不足或新方案优势不明显时，则保留原判断。团队还把学习状态与决策算法分开：即使状态丢失，系统也只是退回没有历史经验的“冷路由”，不会因此让请求失败。针对多轮 Agent 中工具输出可能挤掉任务信息的问题，X-Router还会特意保留最近一次用户诉求，避免调度跑偏。
据量子位报道，该方案实测可减少超过50%的 Token 消耗。Token 是模型处理文字的计量单位，也是常见计费依据。不过报道未披露测试任务、对照方案及质量变化，因此“省一半”能否在不同业务中复现，仍要看长期任务质量与总成本。