主要观点：

• 推理路由是根据成本、延迟、质量等将 AI 推理请求路由到最合适模型的过程，考虑多种因素进行决策，能提高多模型环境的效率和性能。
• 正确选择模型需基于基准测试和评估，考虑请求类型等指标，以符合业务优先级。
• 推理路由关键，因现代 AI 系统多模型且成本不同，可优化路由降低成本和延迟。
• 与传统负载均衡器不同，推理路由能进行 AI 感知的上下文驱动决策。
• 第三方和云原生推理路由器在模型多样性、成本优化等方面有差异。
• 以 vLLM 为例展示了推理路由的使用步骤和工作流程。

关键信息：

• 推理路由相关示例如 vLLM 路由器、Azure 推理路由器、OpenRouter 等。
• 模型选择需对比多个指标，如 Azure AI Foundry 的模型基准测试。
• 推理路由在实时 AI 应用中优势明显，能保证高可用性等。
• 第三方和云原生路由器的区别及各自特点。
• vLLM 推理路由的安装和使用步骤及日志展示。

重要细节：

• 推理路由决策层考虑请求复杂度等因素，不像传统负载均衡器简单轮询。
• 不同模型在不同场景下的适用性，如高精度慢响应模型适合复杂推理，低成本快模型适合简单查询。
• 第三方路由器需自定义集成，云原生路由器与平台无缝集成。
• vLLM 推理路由从接收请求到路由到正确端点的详细日志信息及各阶段决策。