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Manifest 是一款開源的大語言模型智能路由層，專門用於在多種 LLM 之間自動分發和調度請求，幫助團隊在保證體驗的前提下大幅降低使用成本。通過根據延遲、價格、質量要求以及自定義規則動態選擇模型，Manifest 能將常規請求交給更經濟的模型處理，把高價值場景留給高性能模型，從而在不改動業務邏輯的情況下節省最高約 70% 的開銷。 Manifest 提供簡單清晰的 API 和靈活的配置方式，可輕鬆接入現有應用與服務。你可以在代碼或配置文件中定義路由策略、降級與兜底邏輯、模型優先級等，並通過結構化日誌和監控指標持續觀察各模型的效果與成本。由於完全開源，你可以自由部署在自有服務器、Kubernetes 集群，或與基於 OpenClaw 的系統一起使用，數據與架構完全可控。 無論是 AI 原生產品、內部智能工具，還是多模型實驗環境，Manifest 都能替代繁瑣的“寫死模型選擇”邏輯，降低對單一廠商的依賴。你可以快速接入新的商用或開源模型，進行 A/B 測試或灰度試運行，而無需大規模改動代碼。藉助 Manifest，團隊可以構建更穩定、可觀測且具成本優勢的 LLM 基礎設施，把精力集中在真正創造價值的 AI 體驗上。
產品截圖
功能特點
- 多模型智能動態路由
- 基於成本的模型選擇
- 延遲與質量精細調優
- 可配置降級與重試機制
- 廠商無關的統一接口
- 開源可自部署架構
- 完善日誌與監控指標
- 與 OpenClaw 無縫集成
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應用場景
為聊天機器人和智能助手後端引入分級路由：簡單問答用低成本模型處理，複雜推理自動切換到高性能模型。
為 AI 開發平臺提供統一接入層，在一個接口下同時管理多家商用與開源 LLM 服務。
對不同模型進行 A/B 實驗，對比質量、延遲與成本表現，在上生產前選擇最優組合。
構建預算敏感的內部智能工具，在嚴控成本的前提下，保持高可用與穩定的 AI 能力。
在不同模型廠商之間平滑遷移，或逐步接入新模型，而無需大幅改動業務代碼與客戶端集成。
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