Foundry Model Router 评测：上线前先跑成本质量样本包

这篇解决什么

模型路由器能自动分配请求，但如果没有样本集和指标，团队无法判断它是在省钱、提速，还是牺牲了关键质量。

适合谁

适合企业 AI 平台、模型网关、客服问答、代码助手和内部知识库团队。

操作步骤

1. 收集真实请求并分成简单、复杂、敏感和长上下文
2. 为每类任务定义正确性、延迟、成本和拒答标准
3. 用固定样本跑 router 和人工指定模型对比
4. 把失败样本标注为路由错误、模型能力或提示词问题
5. 上线前设定最低质量和最高成本阈值
6. 每次模型目录更新后重跑评测

可复制模板

任务集：
样本数：
指标：
Router 结果：
固定模型结果：
失败原因：
上线阈值：

验收清单

• 样本真实
• 指标可量化
• 有对照模型
• 失败已归因
• 上线阈值清楚

常见错误

• 只收藏产品更新，没有把它改成当天能执行的工作卡。
• 只看发布标题，没有确认账号权限、适用版本、成本和数据边界。
• 把 AI 自动化结果直接当结论，没有保留人工复核和失败恢复动作。
• 外部链接散落在聊天记录里，后续复查时找不到来源和日期。

30 分钟小样本

先选一个真实但低风险的任务。前 5 分钟写清输入材料和目标产物；中间 15 分钟按本文步骤执行一次；最后 10 分钟记录输出、人工修改量、失败点和下一次复用条件。小样本通过后，再扩展到团队模板或固定 SOP。

复用方式

第一次执行时，把它当成个人操作卡；第二次执行时，把成功步骤整理成团队模板；第三次执行时，再判断是否值得升级成固定 SOP、工具页或培训材料。每次复查都要看官方页面是否改版、权限或价格是否变化、原来的示例是否还能跑通。

资料依据

• Microsoft Foundry Blog / How to run evals for the model router / 2026-05-19

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