GPT-5
Claude
Gemini
DeepSeek
Qwen
MiniMax
StepFun
Zhipu任务理解
识别任务意图、目标约束与关键信息。
BrainNet-8B类脑任务感知模型，驱动 Step 级精细调度
TierFlow自研的BrainNet-8B深度融合任务理解、复杂度评估、
模型能力知识与动态路由，在每个step精准感知任务需求，
动态选择最优模型与执行路径，帮助智能体显著降低Token成本。
六层能力架构BrainNet-8B 从感知到决策的 step 级路由链路
8B RouterIntent
复杂度评估
判断任务难度、资源需求与可执行风险。
上下文压缩
提取核心上下文，减少无效 token 消耗。
模型能力映射
匹配不同模型的能力边界与优势区间。
成本预测
预估调用成本、时延与成功率收益。
决策输出
输出最优模型、工具选择与执行路径。
BrainNet-8B将六层能力合成为单次 step 路由决策
Task RouterDeveloper API
开发者接入
保持 OpenAI SDK 调用方式，只替换 baseURL，并把模型名设置为 auto。TierFlow 负责后续模型选择、重试和成本控制。
autotierflow-quickstart.ts
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.tierflow.ai/v1',
apiKey: process.env.TIERFLOW_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'auto',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Run this browser task and verify the result.',
},
],
});更高任务成功率，更低调用成本
TierFlow 会根据任务阶段、实时成本与可用性自动选择模型，在多阶段智能体任务中以更低成本达到更高完成率。
动态模型组合按 step 匹配能力，不锁定单一厂商。
成本实时感知把预算、延迟、成功率纳入同一次决策。
上下文精炼减少无效 Token，让复杂任务更稳定。
PinchBench · OpenClaw 实测
Avg Score (%)Avg Cost (¥)70809007142128TierFlowSuccess 91.6%Cost ¥2.04BestTierFlowClaude Opus 4.6Success 82.3%Cost ¥17.62Opus 4.6Claude Sonnet 4.5Success 80.7%Cost ¥15.52Sonnet 4.5GPT-5.4Success 80.65%Cost ¥9.72GPT-5.4Claude Sonnet 4.6Success 80.0%Cost ¥10.88Sonnet 4.6Claude Opus 4.5Success 79.2%Cost ¥23.49Opus 4.5qwen3.5-27bSuccess 78.5%Cost ¥3.26Qwen 27BMiniMax2.7Success 77.21%Cost ¥4.85MiniMaxGemini 3.1 ProSuccess 75.9%Cost ¥8.27Gemini 3.1qwen3-max-thinkingSuccess 71.8%Cost ¥13.56Qwen MaxGemini 3 ProSuccess 70.7%Cost ¥26.17Gemini 3GLM-4.5-AirSuccess 68.69%Cost ¥0.41GLM Air
TierFlow 成功率最高、成本更低，综合表现领先。
排行榜
Top 5模型成功率成本
1TierFlow91.6%¥2.04
2Claude Opus 4.682.3%¥17.62
3Claude Sonnet 4.580.7%¥15.52
4GPT-5.480.65%¥9.72
5Claude Sonnet 4.680.0%¥10.88
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