美國資料與人工智慧（AI）平台公司 Databricks 於昨日宣布，在其 Unity AI Gateway 平台推出「智慧路由」（Smart Routing）功能。這項新技術專為優化企業 AI 工作負載設計，特別是編碼任務，能夠在不犧牲頂尖效能的前提下，將每項任務的成本降低超過三成。

近年來，AI 模型的數量呈現爆炸性增長，《Databricks》指出，光是 2026 年就新增了 33 款模型。這些模型在功能上區分為不同等級，許多日常的編碼工作，例如簡單的錯誤修復或單一檔案編輯，其實並不需要動用到最昂貴、效能最強大的模型。企業若能善用成本較低的模型，可望節省逾五成的開銷，然而，面對眾多模型與輔助工具（harnesses，指協助運用模型的框架或程式介面），使用者往往難以抉擇。

智慧路由透過自動分析任務的複雜度，將其匹配給最適合且最具成本效益的模型。這項功能採用「任務感知路由」（task-aware routing）機制，它會在任務開始時評估其複雜性，並建議一個最佳的模型與工具組合，以維持快取（cache）效率。該路由系統會使用較便宜、低延遲的模型進行初步分類，判斷任務類型與程式語言類別，再根據結果選擇或降級至更便宜的模型，或升級至更昂貴的頂尖模型來處理複雜工作。

根據《Databricks》發布的數據，智慧路由在內部編碼工作負載上，與如 Opus 5 等領先模型相比，每項任務成本僅為其 65%。在公開基準測試中，智慧路由更以不到一半的成本，達到與 Opus 5 相同的效能水準。整體而言，透過將簡單任務交由較便宜的模型處理，複雜任務升級至頂尖模型，Databricks 的智慧路由最終實現了超過三成的成本節省，內部測試更達到 35%，公開基準測試則達到 56% 的顯著效益。

智慧路由可原生整合於 Claude Code 與 Codex 等 AI 編碼工具中。此外，透過 Omnigent 軟體，開發團隊能更充分運用智慧路由的強大功能，讓系統自動選擇模型與編碼框架，而非手動配置。Databricks 強調，這種「最大化價值」（valuemaxxing）的策略，其目標是優化每美元投入所帶來的生產力輸出，而非僅著重於 Token 使用量，確保企業在 AI 部署上達到效能與成本的最佳平衡。

目前，Databricks 的智慧路由功能已透過 Unity AI Gateway 平台推出測試版（Beta），旨在為尋求降低 AI 營運成本的台灣及全球企業，提供一種有效且智慧化的解決方案。