GPT-Load 接入 Jev：模型及思考强度的自动挡功能

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项目主贴： 🔥 GPT-Load 2.0 发布！！！轻量易用的自托管 AI 网关

项目地址： GitHub - tbphp/gpt-load: Self-hosted AI gateway for multi-channel, multi-credential setups — API keys and subscription accounts, scheduling, failover, request logs and usage. 自托管 AI 网关：多渠道多凭据统一接入，含密钥与订阅账号、调度容错、日志与用量。 · GitHub

最近折腾了一下 Jev，感觉没有 X 上吹得那么神，准确度还有待提高，不过确实有很多有意思的玩法，特别是针对我在做的 GPT-Load 项目，马上就能想到一个场景：Auto Model 。

目前 GPT-Load 新版加了个 自动模型 功能：让 Jev 判断这次任务适合哪一档，自动调度，省掉本地手动切换模型、思考的操作。

Jev 负责选档，真正思考和输出的还是配置好的预设模型。

目前已经支持 typesafe.ai 官方和 OpenRouter 的 Jev 渠道。

怎么用

- 新建 Jev 官方或 OpenRouter 分组填好密钥，配置好 jev 模型。

- 在全局设置里找到「实验性功能 → 自动模型」，开启并选择前面配置的 jev 模型。

- 可以先用默认的4档预设，再调整每档的目标模型、思考强度，以及档位的描述提示词。

- 客户端把模型设为 auto，正常发请求即可。（auto 模型可自定义）

auto 路由、决策、命中哪一档、判断花了多久、决策费用是多少，都能在日志里看到。

一起来实验

当然，调用 Jev 是会增加判断耗时和费用（目前观察费用极低，不过耗时要看任务输入和网络链路延迟），选档精准度还需要调教。不过有回退兜底机制，不会阻塞整个请求。

佬友们有好用的预设，或者遇到选档不合理的情况，欢迎讨论。对功能设计、判断机制有建议，也请不吝指教。

希望能让 Auto 做到真的好用的自动挡，从而从实验变成正式功能。