同一个 OpenAI 兼容端点，两种智能：M 系列为每一次请求实时选模型；Auto 为每一个任务选一次模型、任务内优先保持。旗舰质量，低至 6 折。
大模型没有"一个模型通吃所有场景"：简单请求用旗舰是浪费，复杂请求用轻量是冒险。我们把这个判断做成了产品——你不用懂模型，懂自己的场景就够。
为每一次请求，实时选最合适的模型
为每一个任务，选一次最合适的模型
每个调度决策都经真实流量"双跑盲测"验证：同一请求并行调用两档模型，由大模型裁判盲评打分。每 4 个降级请求约 3 个经旗舰级盲评确认质量无损——数据说话，吹牛有凭据。
判不准的时候，永远选更强的那档；任务或会话一旦露出翻车信号，立即锁定旗舰档兜底。误判升级只是成本，误判降级是你的业务——这个不对称，我们替你扛。
长上下文的缓存是资产：M 系列减少档位间来回横跳，Auto 让整个任务的缓存持续积累。前缀命中的部分按约 1 折价计费，多轮、长文档越用越省。
端点、协议、价格永远不变，底层模型持续升级换代：更划算的进来、更强的接上，你的代码一行不改，悄悄变强。