在过去一年里，我们的项目从最初测试阶段，逐步进入相对稳定的业务运行期。和很多团队一样，我们在模型选型时，优先选择了 Gemini 3 Pro 这一类能力全面、上下文支持较强的大模型。

从效果层面看，Gemini 的表现并不差，甚至在不少任务上明显优于预期。但随着使用时间拉长，我们逐渐意识到一个问题：单模型架构，在真实工程环境里，迟早会遇到瓶颈。

引入第二个模型，并不是因为 Gemini “不行”，而是因为项目本身变复杂了。

一、最初的直觉：一个好模型就够了

1.在项目早期，团队的想法很简单：

2.找一个能力足够强的模型

3.把主要 AI 能力都压在它身上

4.尽量减少系统复杂度

从这个角度看，选择 Gemini 3 Pro 并没有问题。模型质量、上下文长度、多模态能力，放在当时都是非常有竞争力的。

问题出现在项目规模扩大之后。

二、真实使用中暴露的第一个问题：稳定性不是“是否可用”

当模型真正被放进业务流程，问题不再是“能不能调用成功”，而是：

1.高峰期是否稳定

2.偶发异常会不会影响整体流程

3.API 波动时，业务是否需要整体降级

在这个阶段，我们发现：
哪怕模型本身很强，只要它是唯一依赖，一旦出现波动，风险就会被无限放大。

三、第二个问题：不同任务，对模型的要求并不一样

随着功能增加，模型开始被用在不同类型的任务上：

1.长文本分析

2.结构化信息抽取

3.偏生成型内容

4.偏工具型、规则型判断

这时一个很现实的现象出现了：
并不是所有任务，都需要 Gemini 3 Pro 这样的“大而全”。

有些任务更看重稳定和成本，有些任务更看重速度，有些甚至用更轻量的模型反而更合适。

单模型架构在这里开始显得“笨重”。

四、第三个问题：成本和风险是长期变量

在测试阶段，模型调用成本往往不是第一优先级。但一旦进入长期运行：

1.请求量稳定增长

2.使用频率难以完全预测

3.某些高消耗任务难以压缩

这时，把所有请求都压在同一个模型上，本身就是一种结构性风险。

即使价格没有明显上涨，账单的不可控性也会给团队带来心理压力。

五、引入第二个模型，其实是一次“架构升级”

最终，我们做的并不是“替换 Gemini”，而是引入第二个模型作为补充，并重新梳理模型分工：

1.核心复杂任务：继续使用 Gemini

2.高频、规则明确的任务：交给更轻量或更稳定的模型

3.非关键路径：允许使用容错更高的方案

这一步带来的最大变化，不是效果提升，而是系统整体的可控性明显增强。

六、多模型之后，新的问题又出现了

当模型不再只有一个时，新的工程问题随之而来：

1.不同模型的 SDK 不一致

2.接入方式不同，维护成本上升

3.切换模型需要改动业务代码

在这一阶段，我们开始意识到：
真正需要统一的，并不是“模型”，而是“接入层”。

在实践中，我们测试过包括 poloai.cn 在内的一些聚合或统一接入方案，用来屏蔽不同模型之间的差异。这类方案的价值不在于“省钱”，而在于降低多模型架构的工程复杂度。

七、回头看：这几乎是必然路径

复盘整个过程，其实可以总结成一句话：

从单模型到多模型，不是某个模型的问题，而是项目成熟度的结果。

当 AI 只是在做 demo，一个模型足够；

当 AI 成为业务能力的一部分，冗余、分工和可控性就变得比“极致能力”更重要。

八、最后总结

很多团队在 Gemini 之后引入第二个模型，并不是“推翻原有选择”，而是在为项目的长期运行做准备。

如果你现在还在单模型阶段，这篇文章可能更像是“提前预警”；
如果你已经开始觉得模型调用变得复杂、不可控，那很可能，你也正站在同一个转折点上。
模型会不断更新，但工程问题往往比模型迭代得更慢，早点意识到这一点，往往能少走不少弯路。