竞品对比与选型
QVeris 与 Requesty：先优化模型，再选择行动
评估 QVeris 与 Requesty 在路由控制、兼容性、可观测性与运维成本方面的表现。
概要
通过模型/供应商路由、回退、预算、粘性分组、实验、BYOK 与可观测性改善模型成本和可靠性。
通过能力发现、检查与受治理调用，选择满足智能体意图的 API、工具、数据集或服务。
模型 Token 与供应商加价属于推理；API 配额、单次调用费用、副作用与可接受结果属于能力执行。
保留模型策略与分组决策，再附加能力排序、结构定义、价格预估、Execution ID、下游回执与结果。
成本感知模型路由止于行动选择之前
Requesty 的任务是优化模型访问。其网关定位涵盖统一模型访问、路由与回退、预算、分析、可观测性、提示相关工作流、BYOK 以及粘性路由或实验等流量分组。
QVeris 从下一个问题开始。模型理解任务后，Discover 寻找候选能力，Inspect 比较其结构定义与信号，调用在有记录的会话下执行。最佳模型路由不能决定最佳业务 API。
QVeris 与 Requesty 并排比较
| 决策面 | QVeris | Requesty |
|---|---|---|
| 路由目标 | 外部 API、工具、数据与服务 | 模型、供应商与推理端点 |
| 优化目标 | 能力匹配、契约、策略、可靠性、延迟与调用成本 | 推理价格、质量、延迟、可用性、预算与实验 |
| 状态 | Search、Execution 与工作流会话 | 用户/分组粘性、路由策略与网关请求 |
| 密钥 | 下游能力的受治理凭证 | 供应商密钥或托管模型访问 |
| 故障边界 | 结构定义、授权、下游状态、幂等性与结果 | 供应商错误、限流、超时、模型质量与用量 |
| 成本证据 | 能力执行预估与实付 | 模型/供应商用量与网关归因 |
用两个明确目标路由两个决策
当前瓶颈是模型支出、供应商韧性、分组一致性、实验、BYOK 或推理可观测性。
智能体需要发现并调用结构定义、策略、可靠性、区域与成本各不相同的实时外部能力。
工作流既要优化推理支出，也要证明为何选择并执行某个外部行动。
模型分组与行动幂等性必须分离
Requesty 可以让用户或实验分组保持一致模型路由，并把该路由证据传入智能体上下文；但能力候选应由 QVeris 独立排序。对于会改变状态的调用，使用动作特定的幂等键与审批策略；不要把模型请求重试当作重复外部行动的许可。
架构规则：重复的廉价模型调用是效率问题；重复退款、下单或发消息可能是业务事故。
成本与副作用验证
- 按成本、延迟、质量、隐私、分组与回退策略运行固定和可变模型路由。
- 用明确审批、幂等键和回滚路径执行只读与改变状态的能力。
- 在能力超时前强制模型重试，并证明下游动作最多发生一次。
- 在同一记录中连接推理成本、能力预估、下游账单、可接受结果与人工审核成本。
- 验证粘性分组不会覆盖区域、策略、结构定义或能力资格约束。
独立迁移策略与证据
将模型路由、分组键、供应商凭证、预算、用量与调用链，同能力结构定义、凭证、搜索策略与执行记录分开导出。定义共享工作流封装，双写两本账，再分别灰度推理与行动路径。
能力路由补全成本感知推理
Requesty 可以降低或稳定获得有用模型响应的成本；QVeris 把工作流推进到受治理的外部行动。两层都应优化，但应按可接受业务结果的总成本评估，而不是只看 Token 或 API 调用。
FAQ
不是。QVeris 负责发现、检查并调用 API、工具、服务和实时数据等外部能力；模型网关负责治理推理流量。
可以。模型选择留在网关，能力选择交给 QVeris，并在两层之间传递调用链、会话、策略与成本证据。
先解决阻塞生产的瓶颈，但应在任一层难以替换之前定义共享证据封装。
模型路由、供应商、策略版本、用量、QVeris Search/Execution ID、所选能力、结构定义版本、预估成本、结果与错误。