模型降级与容灾：如何设计高可用的 AI 调用策略

降级策略设计

每个任务类型配置 2-3 个候选模型，按优先级排序。当主力模型失败时，自动尝试下一个，直到成功或全部失败。

实现示例

def call_with_fallback(prompt: str, model_chain: list[str]):
    last_error = None
    for model in model_chain:
        try:
            return call_model(model, prompt)
        except RateLimitError:
            time.sleep(2)  # 等一下再试下一个
            last_error = ...
        except ServerError:
            continue  # 直接试下一个
    raise last_error  # 全部失败

# 简单问答：Flash → Plus → V4 Flash
# 推理任务：R1 → V4 Pro → Plus
# 代码任务：Coder Plus → V4 Pro → Doubao Code

降级时通知

当发生降级时，记录日志并发送告警。频繁降级说明配置需要调整，可能是模型选择不当或用量超限。

ChinaWHAPI 容灾优势

ChinaWHAPI 的统一网关天然支持多模型路由，无需自己实现降级逻辑，可以直接配置模型优先级列表。