BTC и ETH демонстрируют частые колебания на рынке.

Обнаружил одну проблему: при анализе одного и того же вопроса о движении цены с помощью AI два раза подряд, результаты анализа не полностью совпадали.
Просмотрев логи вызовов, понял, что проблема была в моих действиях.
Ранее я маршрутизировал все запросы через самую мощную модель, думал это удобнее и надежнее.
Это привело к высокой задержке при высокой частоте запросов, снизилась стабильность выходных данных и заметно возросли затраты на вызовы.
Частые обращения к мощным моделям типа GPT и Gemini в день обходятся недешево, иногда прибыль даже не покрывает расходы.
Переделал логику на многоуровневую архитектуру: простые вопросы обрабатывает легкая модель, сложные задачи — мощная модель.
Ручное управление такими правилами распределения требует много времени и сил, отладка занимает больше времени, чем сама торговля.
Я начал использовать единую точку входа для моделей, позволяя системе автоматически распределять задачи в зависимости от их сложности.
Результат стабильнее, задержка снизилась, общие затраты значительно упали.
Зачем ломать голову над выбором модели,
когда система может сама выбрать оптимальную.

GateRouter от Gate позволяет одним API вызовом обращаться ко всем моделям — это структура многомодельной маршрутизации, которая автоматически выбирает наиболее подходящую модель по запросу.