多模型 AB 测试框架：自动找出质量最高成本最低的模型组合

在大模型应用落地的过程中，开发者面临一个经典困境：GPT-4.1 输出价格 $8/MTok、Claude Sonnet 4.5 高达 $15/MTok，而 Gemini 2.5 Flash 仅需 $2.50/MTok，DeepSeek V3.2 更是低至 $0.42/MTok。价格差距高达35倍，但实际业务中哪个模型表现最优？这需要一个科学的 AB 测试框架来验证。

真实费用对比：100万 Token 的成本真相

让我们用每月 100 万输出 Token 来算一笔账：

模型	官方价格	100万Token官方费用	HolySheep费用	节省比例
GPT-4.1	$8/MTok	$8	¥8	节省 85%+
Claude Sonnet 4.5	$15/MTok	$15	¥15	节省 85%+
Gemini 2.5 Flash	$2.50/MTok	$2.50	¥2.50	节省 85%+
DeepSeek V3.2	$0.42/MTok	$0.42	¥0.42	节省 85%+

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框架设计：模块化 A/B 测试架构

核心原理

我们的 AB 测试框架包含三个核心组件：

• Prompt Router：统一封装不同模型的调用接口
• Metrics Collector：自动收集响应质量、延迟、成本数据
• Strategy Optimizer：基于历史数据动态调整模型权重

基础封装：统一调用接口

"""
多模型 A/B 测试框架 - 模型调用封装
支持 GPT-4.1 / Claude Sonnet 4.5 / Gemini 2.5 Flash / DeepSeek V3.2
"""
import asyncio
import time
import json
from typing import Dict, List, Optional, Any
from dataclasses import dataclass, field
from openai import AsyncAzureOpenAI  # HolySheep 兼容 OpenAI SDK

@dataclass
class ModelResponse:
    """统一响应格式"""
    model: str
    content: str
    latency_ms: float
    tokens_used: int
    cost: float
    metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)

class MultiModelCaller:
    """多模型统一调用器"""
    
    def __init__(self, api_key: str):
        """
        初始化调用器
        
        Args:
            api_key: HolySheep API Key (格式: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY)
        """
        self.client = AsyncAzureOpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1",  # HolySheep 统一入口
            timeout=60.0
        )
        # 模型配置：名称 -> 模型 ID 映射
        self.models = {
            "gpt4.1": "gpt-4.1",
            "claude-sonnet-4.5": "claude-sonnet-4-5-20250514",
            "gemini-flash": "gemini-2.5-flash-preview-05-20",
            "deepseek-v3.2": "deepseek-chat-v3.2"
        }
        # 价格表 (单位: 元/百万 Token，¥1=$1)
        self.prices = {
            "gpt4.1": 8.0,
            "claude-sonnet-4.5": 15.0,
            "gemini-flash": 2.5,
            "deepseek-v3.2": 0.42
        }
    
    async def call_model(
        self, 
        model_key: str, 
        prompt: str,
        system_prompt: str = "你是一个有帮助的AI助手。"
    ) -> ModelResponse:
        """
        调用指定模型并记录性能指标
        
        Args:
            model_key: 模型标识 (如 "deepseek-v3.2")
            prompt: 用户输入
            system_prompt: 系统提示词
            
        Returns:
            ModelResponse: 统一格式的响应对象
        """
        if model_key not in self.models:
            raise ValueError(f"未知模型: {model_key}")
        
        model_id = self.models[model_key]
        start_time = time.perf_counter()
        
        try:
            response = await self.client.chat.completions.create(
                model=model_id,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": system_prompt},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                temperature=0.7,
                max_tokens=2048
            )
            
            end_time = time.perf_counter()
            latency_ms = (end_time - start_time) * 1000
            
            # 提取 Token 使用量
            usage = response.usage
            total_tokens = usage.total_tokens if usage else 0
            
            # 计算成本 (¥1=$1)
            cost = (total_tokens / 1_000_000) * self.prices[model_key]
            
            return ModelResponse(
                model=model_key,
                content=response.choices[0].message.content,
                latency_ms=latency_ms,
                tokens_used=total_tokens,
                cost=cost,
                metadata={"finish_reason": response.choices[0].finish_reason}
            )
            
        except Exception as e:
            return ModelResponse(
                model=model_key,
                content="",
                latency_ms=0,
                tokens_used=0,
                cost=0,
                metadata={"error": str(e)}
            )

使用示例
async def demo():
    caller = MultiModelCaller(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    prompt = "用三句话解释量子计算的基本原理"
    
    # 并行调用所有模型进行对比
    tasks = [
        caller.call_model("gpt4.1", prompt),
        caller.call_model("claude-sonnet-4.5", prompt),
        caller.call_model("gemini-flash", prompt),
        caller.call_model("deepseek-v3.2", prompt)
    ]
    
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    
    # 打印对比结果
    print("=" * 60)
    print("模型对比结果")
    print("=" * 60)
    for r in results:
        print(f"\n【{r.model}】")
        print(f"  延迟: {r.latency_ms:.0f}ms")
        print(f"  Token: {r.tokens_used}")
        print(f"  成本: ¥{r.cost:.4f}")
        print(f"  内容: {r.content[:100]}...")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(demo())

质量评分系统：让 AI 帮你评估答案质量

传统 AB 测试依赖人工评判，效率低下。我们引入 LLM-as-Judge 机制，用一个裁判模型自动评估各模型的输出质量。

"""
LLM 裁判评分系统
使用 DeepSeek V3.2 作为评判者（低成本高能力）
"""
from typing import List, Tuple

class QualityJudge:
    """自动化质量评判器"""
    
    def __init__(self, caller: MultiModelCaller):
        self.caller = caller
    
    async def score_responses(
        self, 
        prompt: str, 
        responses: List[ModelResponse],
        judge_model: str = "deepseek-v3.2"
    ) -> List[Tuple[str, float, str]]:
        """
        并行评估多个模型输出的质量
        
        Returns:
            List of (model_name, score, reasoning)
        """
        results = []
        
        for response in responses:
            if not response.content:
                results.append((response.model, 0.0, "模型返回空内容"))
                continue
            
            # 构建评判 Prompt
            judge_prompt = f"""请评估以下 AI 回答的质量。
            
问题: {prompt}

待评估回答: {response.content}

请从以下三个维度打分（每项 1-10 分）：
1. 准确性：答案是否正确解答了问题
2. 完整性：答案是否全面覆盖了问题要点
3. 清晰度：答案表达是否清晰易懂

请用 JSON 格式回复：
{{"accuracy": X, "completeness": X, "clarity": X, "reasoning": "简短评价"}}
"""
            
            # 调用评判模型（使用 DeepSeek V3.2，成本极低）
            judge_response = await self.caller.call_model(
                judge_model,
                judge_prompt,
                system_prompt="你是一个严格公正的 AI 质量评估专家。"
            )
            
            # 解析评分
            try:
                import re
                json_match = re.search(r'\{.*?\}', judge_response.content, re.DOTALL)
                if json_match:
                    scores = json.loads(json_match.group())
                    total_score = (
                        scores.get("accuracy", 5) + 
                        scores.get("completeness", 5) + 
                        scores.get("clarity", 5)
                    ) / 3 * 10  # 转换为百分制
                    results.append((
                        response.model, 
                        total_score, 
                        scores.get("reasoning", "")
                    ))
                else:
                    results.append((response.model, 0.0, "无法解析评分"))
            except Exception as e:
                results.append((response.model, 0.0, f"评分异常: {e}"))
        
        return results

class ABTestRunner:
    """A/B 测试执行器"""
    
    def __init__(self, caller: MultiModelCaller):
        self.caller = caller
        self.judge = QualityJudge(caller)
        # 历史数据存储
        self.history: List[Dict] = []
    
    async def run_test(
        self, 
        test_cases: List[Dict[str, str]],
        test_name: str = "default"
    ) -> Dict:
        """
        执行完整 A/B 测试
        
        Args:
            test_cases: [{"prompt": "...", "expected": "..."}]
            test_name: 测试名称
            
        Returns:
            测试报告
        """
        aggregate = {model: {"total_score": 0, "total_cost": 0, "count": 0} 
                     for model in self.caller.models.keys()}
        
        for i, case in enumerate(test_cases):
            prompt = case["prompt"]
            
            # 并行调用所有模型
            responses = await asyncio.gather(*[
                self.caller.call_model(model_key, prompt)
                for model_key in self.caller.models.keys()
            ])
            
            # 质量评判
            scores = await self.judge.score_responses(prompt, responses)
            
            # 聚合统计
            for response, (model, score, reasoning) in zip(responses, scores):
                aggregate[model]["total_score"] += score
                aggregate[model]["total_cost"] += response.cost
                aggregate[model]["count"] += 1
                
                # 记录历史
                self.history.append({
                    "test_name": test_name,
                    "case_id": i,
                    "model": model,
                    "score": score,
                    "cost": response.cost,
                    "latency": response.latency_ms
                })
        
        # 计算平均分和成本效率
        report = {}
        for model, stats in aggregate.items():
            avg_score = stats["total_score"] / stats["count"] if stats["count"] > 0 else 0
            total_cost = stats["total_cost"]
            cost_per_quality_point = total_cost / avg_score if avg_score > 0 else float("inf")
            
            report[model] = {
                "avg_quality_score": avg_score,
                "total_cost": total_cost,
                "cost_per_quality_point": cost_per_quality_point,
                "suggested": cost_per_quality_point < 0.01  # 推荐成本效率高的
            }
        
        return report

使用示例
async def main():
    # 初始化（使用你的 HolySheep Key）
    caller = MultiModelCaller(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    runner = ABTestRunner(caller)
    
    # 定义测试用例
    test_cases = [
        {"prompt": "解释什么是微服务架构"},
        {"prompt": "用 Python 写一个快速排序算法"},
        {"prompt": "总结《哈利波特》的主要角色"},
    ]
    
    # 执行测试
    report = await runner.run_test(test_cases, test_name="quality_benchmark")
    
    # 打印报告
    print("\n" + "=" * 70)
    print("A/B 测试报告")
    print("=" * 70)
    
    for model, stats in sorted(report.items(), 
                                key=lambda x: x[1]["avg_quality_score"], 
                                reverse=True):
        status = "✅ 推荐" if stats["suggested"] else ""
        print(f"\n【{model}】{status}")
        print(f"  平均质量分: {stats['avg_quality_score']:.1f}/100")
        print(f"  总成本: ¥{stats['total_cost']:.4f}")
        print(f"  每质量点成本: ¥{stats['cost_per_quality_point']:.6f}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

智能路由策略：动态选择最优模型

基于测试结果，我们可以实现一个智能路由层，根据任务复杂度自动选择合适的模型。

"""
智能路由策略
基于任务复杂度动态选择模型
"""
import re
from enum import Enum
from typing import Callable, Optional

class TaskComplexity(Enum):
    SIMPLE = "simple"      # 简单问答、翻译
    MEDIUM = "medium"      # 代码生成、内容创作
    COMPLEX = "complex"    # 复杂推理、长文本

class SmartRouter:
    """智能模型路由器"""
    
    # 基于测试结果配置模型映射
    MODEL_MAP = {
        TaskComplexity.SIMPLE: "deepseek-v3.2",      # 简单任务用最便宜的
        TaskComplexity.MEDIUM: "gemini-flash",        # 中等任务用性价比高的
        TaskComplexity.COMPLEX: "gpt4.1",            # 复杂任务用最强的
    }
    
    # 关键词识别复杂度
    COMPLEX_KEYWORDS = [
        "分析", "比较", "设计", "评估", "推导", "证明",
        "为什么", "如何实现", "架构", "优化"
    ]
    
    SIMPLE_KEYWORDS = [
        "翻译", "总结", "列出", "什么是", "多少", "查询"
    ]
    
    def __init__(self, caller: MultiModelCaller):
        self.caller = caller
    
    def classify_complexity(self, prompt: str) -> TaskComplexity:
        """根据 Prompt 内容判断任务复杂度"""
        prompt_lower = prompt.lower()
        
        # 复杂任务检测
        if any(kw in prompt_lower for kw in self.COMPLEX_KEYWORDS):
            return TaskComplexity.COMPLEX
        
        # 简单任务检测
        if any(kw in prompt_lower for kw in self.SIMPLE_KEYWORDS):
            return TaskComplexity.SIMPLE
        
        # 默认中等
        return TaskComplexity.MEDIUM
    
    async def smart_call(
        self, 
        prompt: str,
        override_model: Optional[str] = None,
        system_prompt: str = "你是一个有帮助的AI助手。"
    ) -> ModelResponse:
        """
        智能调用：根据任务复杂度自动选择模型
        
        Args:
            prompt: 用户输入
            override_model: 强制使用指定模型
            system_prompt: 系统提示词
            
        Returns:
            ModelResponse
        """
        if override_model:
            model_key = override_model
        else:
            complexity
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