Jev routing between open models cuts coding-agent cost ~78.5%

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文章主张编码 agent 的主要成本浪费来自把每个小分叉都交给大模型，而这类「选哪个模型、重试还是停」的判断并不需要推理能力。作者用 Jev 作为路由层，在多个开源模型之间按任务特征分流，把简单任务交给便宜模型、困难任务留给强模型，最终在 32 个精选编码任务上全部通过隐藏测试，同时把总成本压低约 78.5%。文章还附带 Beam 与 Muse Spark 在 20 个编码任务上的横向对比，从成本、速度和结果三方面给出数据，说明路由策略在保持通过率的前提下能显著改变单位任务开销。结论是：把决策与生成分开，让轻量决策层承担分流，是降低 agent 运行成本的可行路径。