GPT5原来在下一盘大棋GPT5背后是收集用户行为
GPT-5上线以来，路由架构是最受关心的部分之一。
它不仅统一调度多个模型，还藏着不少奥特曼的小心思：既能控成本，还能识别用户意图，建立用户兴趣标签。
GPT-5的路由框架内部有一个统一入口，自动分配轻量模型或深度推理模型。
其判断依据包括问题类型、难度、工具需求和用户意图，目标是在成本与性能间动态平衡。
这背后解决了两个最棘手的问题：
1. 用户规模暴涨但推理成本不足；
2. 免费用户无法创造收益，就收集他们的兴趣，优化智能推荐系统。
奥特曼不喜欢传统广告，但并不排斥“智能化推荐”，当识别到用户有明确商业意图（如预订、购物），路由会投入更多算力，并在购物中收取佣金或分成。
路由系统会持续用真实数据训练：看用户是否切换模型、如何打分、答案准确度等，动态优化决策逻辑。即便用户触达免费限额，也会切换到“迷你版”模型不中断服务。
长远来看，这种进化式路由可能收敛到一个统一模型，牢牢把握商业主动权。
未来，你可能在和GPT聊天时预订航班、买东西、办理金融业务，而这种智能化购物，既能让商家付费接入，又能给消费者推荐最佳商品。
GPT-5的这套路由设计，原来是一盘关于成本、性能和变现的高级玩法。
