模型网关做成本优化时，最容易比较的是每百万 input/output tokens 单价，然后把简单请求路由到便宜模型。真实 Agent 任务里，便宜模型如果更常生成无效工具参数、需要重试、触发 fallback 或人工接管，最终可能比贵模型花得更多。

我关注 Cost per Verified Success：一类任务从用户请求开始，到业务结果被验证成功，整条路径花了多少钱。失败 attempt、工具调用、检索、基础设施、人工和延迟机会成本都进入分子，不只算最后一次模型账单。

多接几家模型后，网关很容易加一条“失败就切下一个”的逻辑。它能缓解单供应商不可用，却不是完整路由：备用模型可能不支持 function calling、上下文不够、数据地域不合规，或者虽然 HTTP 成功，业务输出已经无法使用。

我把路由分成两步。先用硬约束过滤出“有资格执行”的模型，再在候选中按具体任务的成功率、延迟和成本选择。fallback 也必须重新通过硬约束，不能为了可用性把安全与能力要求降掉。

数据平台做成本治理，最容易拿到的是部门每月用了多少机器，最难回答的是：哪条任务、哪个业务日期、哪次失败重试花了这些钱。没有实例级归因，平台只能要求所有团队统一降资源，真正浪费的作业反而躲在平均数里。

我会先做一份可追溯的成本账本，把 project -> job -> instance -> attempt -> engine application/pod 串起来，再谈优化。成本治理不是给资源账单换一套图表，而是能从一笔费用追到真实运行证据，也能从一次重跑预估它会增加多少资源和存储开销。