Fireworks AI 推出 FireRouter with Opus，编码任务成本降 57%

Fireworks Nexus 让工程团队能够将领先的开源模型接入他们已经在使用的工具链中，在不牺牲速度或质量的前提下将支出减半。该解决方案包含 FireRouter——市场上首个缓存感知路由器，它在速度和成本方面带来了巨大差异。

今天，我们推出 FireRouter with Opus，针对 Opus 系列进行了优化，现已在我们 CLI 中提供，并且首次作为独立的路由器模型提供。任何 Fireworks 账户都可以像使用其他模型一样，将其指向为无服务器端点。

经过一个多月的内部 A/B 测试，FireRouter with Opus 执行编码任务的准确率达到单独使用 Opus 的 98.1%，而成本降低了 57%。

FireRouter 是什么

每一次到达 FireRouter 的用户轮次都会评估模型集合中每个模型对该任务的适合程度。然后它会估算每个模型处理该任务的成本，包括提示缓存的成本，以及为了切换到其他模型而丢失缓存是否值得。最后，它会路由到在质量与成本之间取得最佳平衡的模型。

目前，一个用户轮次将在 Claude Opus 5.5、GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 之间进行路由。随着新模型和新版本的发布，模型集合将会变化。

结果

我们的内部编码流量来自随机分配到 FireRouter with Opus 或仅使用 Opus 的对照组的会话，工作负载和用户均相同。

每次会话的成本下降了 57%（±19 个百分点），从 $15.36 降至 $6.63。

为了评估准确率，我们验证了智能体是否完成了工作、是否得出了正确答案，以及用户是否需要在下一轮进行任何纠正。

FireRouter with Opus 在评分轮次中得分 78.7%，而仅使用 Opus 为 80.2%，即达到其整体准确率的 98.1%。

我们的大部分流量来自内部编码工作，在这些工作中开源模型可以处理许多常规轮次。FireRouter 的缓存感知路由权衡了切换模型带来的节省与丢失缓存命中的成本。结果是，使用 FireRouter 和 Opus 时缓存命中率为 94.2%，而单独使用 Opus 时为 97.8%——这是一个微小而有意的取舍，大幅降低了整体成本。

两行命令即可试用

FireRouter with Opus 现已在多个工具链中可用，包括 Claude Code、Codex、Cursor IDE 等。使用下面的命令开始，并在 FireRouter 文档中了解更多。

bash

Copy

12
fireconnect login
fireconnect claude --model firerouter/opus

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