TokenRouter / 智能模型路由与Token成本优化顾问

Intelligently select the optimal model tier for AI tasks of varying complexity, saving 70-90% on token costs without sacrificing quality. 为不同复杂度的 AI 任务智能选择最合适的模型层级，在保证质量的前提下节省 70-90% 的 Token 成本。

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Core Capabilities

• 4-Dimension Complexity Assessment: Reasoning depth, output length, precision requirement, context dependency (1-5 scale), auto-mapped to L0-L3 model tiers
• Safety-Forced Upgrades: Auto-upgrade to L2+ for finance/legal/medical/security/production scenarios
• Progressive User Profiling: Learn preferences from conversation, no questionnaires
• 3 Routing Modes: Direct (daily), Cascading (batch), Hybrid (Agent workflows)
• Multi-Platform Support: Trae IDE, Claude Code, OpenClaw, Hermes Agent, and more

Model Tiers (Updated June 2026)

Tier	Role	Representative Models	Typical Scenarios
L0	Router	DeepSeek-V4 Flash, GPT-4.1 nano, Gemini 2.5 Flash-Lite	Classification, extraction, formatting, routing
L1	Executor	MiniMax M3, Claude Haiku 4.5, Gemini 3.5 Flash	Summarization, translation, simple QA, structured output
L2	Reasoner	Claude Sonnet 4.6, GPT-5.5, Qwen 3.7 Max	Code generation, analysis reports, multi-step reasoning
L3	Creator	Claude Opus 4.8, GPT-5.5 Pro, o3	Architecture design, creative writing, complex planning

Trigger Scenarios

This skill activates when users discuss:

• "API costs too high", "save money on AI", "token cost optimization", "reduce API bill"
• "which model should I use", "Sonnet vs Opus", "help me pick a model"
• "configure Hermes/OpenClaw multi-model routing", "model tiers", "intelligent scheduling"
• Solo founder / indie developer AI tool costs
• Building Agent workflows with different models for different tasks

Usage Examples

Simple Task → Lightweight Model

User: Classify these 100 emails, find which ones are complaints
Recommend: DeepSeek-V4 Flash (L0) — email classification is pattern matching, lightweight model sufficient
Estimate: $0.02 (vs flagship $0.50, save 96%)

Complex Task → Flagship Model

User: Design a microservice architecture supporting million-level concurrency
Recommend: Claude Opus 4.8 (L3) — architecture design requires deep reasoning

Agent Workflow → Hybrid Routing

Email classification → L0 (DeepSeek V4 Flash)
Daily report generation → L1 (MiniMax M3)
Code review → L2 (Claude Sonnet 4.6)
Exception escalation → L3 (Claude Opus 4.8)
Estimated monthly cost: $3-8

File Structure

token-router/
├── SKILL.md                          # Main skill file (decision flow, output formats, platform guides)
├── README.md                         # This file
├── references/
│   ├── model-tiers.md                # 20+ model tiers with pricing (with freshness disclaimer)
│   ├── routing-strategies.md         # Deep routing guide (cascading, caching strategies)
│   └── config-templates.md           # Config templates (Trae/OpenClaw/Hermes-specific)
└── evals/
    └── evals.json                    # Evaluation test cases (20 scenarios, 95% pass rate)

Evaluation Results

Dimension	Score
Feature Completeness	9/10
Instruction Clarity	9.5/10
Test Pass Rate	19/20 (95%)
Structural Compliance	9/10
Platform Coverage	9/10
Overall	9.0/10

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核心能力

• 四维复杂度评估：推理深度、输出长度、精度要求、上下文依赖（1-5分制），自动映射到 L0-L3 四个模型层级
• 安全强制升级：金钱/法律/医疗/安全/生产环境场景自动升级到 L2+ 模型
• 渐进式用户画像：从对话中学习偏好，不问问卷
• 三种路由方式：单次路由（日常）、级联路由（批量）、混合路由（Agent工作流）
• 多平台支持：Trae IDE、Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 等

模型分级体系（2026年6月更新）

层级	定位	代表模型	典型场景
L0	路由级	DeepSeek-V4 Flash、GPT-4.1 nano、Gemini 2.5 Flash-Lite	分类、提取、格式化、路由
L1	执行级	MiniMax M3、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.5 Flash	摘要、翻译、简单QA、结构化输出
L2	推理级	Claude Sonnet 4.6、GPT-5.5、Qwen 3.7 Max	代码生成、分析报告、多步推理
L3	创造级	Claude Opus 4.8、GPT-5.5 Pro、o3	架构设计、创意写作、复杂规划

触发场景

当用户涉及以下场景时自动触发：

• "API费用太贵"、"帮我省钱"、"Token太贵"、"怎么降本"
• "用哪个模型"、"Sonnet和Opus选哪个"、"帮我选模型"
• "配置Hermes/OpenClaw多模型路由"、"模型分级"、"智能调度"
• 一人公司/独立开发者的AI工具成本问题
• 搭建需要不同模型处理不同任务的Agent工作流

使用示例

简单任务 → 轻量模型

用户：帮我给100封邮件分个类，看哪些是投诉
推荐：DeepSeek-V4 Flash（L0）— 邮件分类是模式匹配，轻量模型足够
预估：$0.02（vs 旗舰 $0.50，省96%）

复杂任务 → 旗舰模型

用户：帮我设计一个微服务架构，要支持百万级并发
推荐：Claude Opus 4.8（L3）— 架构设计需要深度推理

Agent工作流 → 混合路由

邮件分类 → L0（DeepSeek V4 Flash）
日报生成 → L1（MiniMax M3）
代码review → L2（Claude Sonnet 4.6）
异常升级 → L3（Claude Opus 4.8）
预估月成本：$3-8

文件结构

token-router/
├── SKILL.md                          # 主技能文件（决策流程、输出格式、平台指引）
├── README.md                         # 本文件
├── references/
│   ├── model-tiers.md                # 20+ 模型详细分级与定价（含时效性声明）
│   ├── routing-strategies.md         # 路由策略深度指南（级联实现、缓存策略）
│   └── config-templates.md           # 配置模板（Trae/OpenClaw/Hermes 专属配置）
└── evals/
    └── evals.json                    # 评估测试用例（20个场景，95%通过率）

评估结果

维度	评分
功能完整性	9/10
指令清晰度	9.5/10
测试通过率	19/20（95%）
结构合规性	9/10
平台覆盖	9/10
综合	9.0/10

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