结论：按任务组合选，不按榜单总分选

通用榜单能说明部分能力，却不能代表企业表结构、业务术语、权限和查询工具上的表现。

应使用真实数据的脱敏样本和固定问题集，比较模型在同一语义、工具与权限配置下的结果。

把质量拆成可观察证据

检查指标选择、过滤、Join、时间、权限、澄清和引用证据，而不是只评价答案是否流畅。

复杂问题可分解为语义理解、工具规划、查询执行和结果表达，定位差异来自哪一层。

输入价格之外还包括长上下文、检索、工具调用、失败重试、人工复核和缓存。便宜单次调用不一定带来更低任务成本。

按问题类型统计成功完成一次分析的总资源与时间，并观察峰值并发和限流。

低风险摘要可使用轻量路径，高风险财务或敏感分析使用经过验证的模型、确定性指标和人工复核。

路由规则应透明、版本化，降级时提示用户，不能静默改变答案标准。

模拟模型升级、不可用、成本变化和输出漂移，检查回归、灰度、回退、缓存隔离与审计。

AskTable.ai 支持多模型属于已知方向；具体可选模型、路由、私有部署和服务条件以当前产品与项目确认为准。

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