给AI助理配了9个大脑,顺手起名湖北佬

「数字自留地」系列 · 第 5 篇

最近在折腾一个开源 AI Agent 框架叫 Hermes，部署在家里的群晖 NAS 上。名字挺洋气，但每次跟家人说起来都很拗口——”你在搞什么？” “Hermes。” “啥？”

今天给它配多模型路由方案，一口气接了 9 个大模型。老婆在旁边看了一会儿，说：你是湖北人，它又有九个脑子，要不叫它湖北佬算了，头像配个九头鸟。

我拍案叫绝，马上动手。

名字和头像的事一会儿再说，先说说今天踩的最深的一个坑。

我给湖北佬规划了一套模型路由方案：日常对话用免费模型，复杂任务用 DeepSeek，按任务类型自动切换。OpenRouter 上有 29 个免费模型，官网显示每个模型每天 200 次、每分钟 20 次请求，我简单算了一下，理论上每天能免费调用 5800 次，完全够用。

方案配好，开始逐个测试模型可用性。测到第 3 个，报错来了：

Rate limit exceeded: free-models-per-min. HTTP 429

以为是请求太频繁，等了 3 分钟再试，还是一样。又等，还是一样。

折腾了半天，最后翻到 OpenRouter API 文档才找到答案——就藏在一段不起眼的说明里：

If you have purchased less than 10 credits, you’re limited to 50 :free model requests per day.

不是 200 次，是 50 次。官网 Free model list 旁边写的 200 次，是充了钱之后的数字。免费账户每天只有 50 次，全部 29 个模型共享这个额度。似曾相识的套路，忍不住笑了。

充了 $10，额度升到 1000 次/天，问题解决。

额度问题解决之后，回到正题——模型路由方案。

核心思路很简单：不同任务用不同模型，不用每次都靠最贵的。我按任务类型把湖北佬的模型分成三条线：

日常对话和文本任务，默认走 Nemotron 3 Super——NVIDIA 出的免费模型，120B 参数，专门针对 Agent 场景优化，是我测试下来免费模型里体验最稳的。撞上 rate limit 就按顺序降级：GPT-OSS-120B → Llama 3.3 70B → Qwen3 Next 80B，最后兜底是 OpenRouter 自动路由。

编码任务，切到 Qwen3 Coder——480B 参数的 MoE 模型，专门为代码生成优化，免费。

复杂推理，手动切 DeepSeek V3，付费直连，按需使用。

整套方案配下来，日常任务基本不花钱，只有真正需要高质量输出的时候才动付费模型。

方案配好，该给湖北佬换头像了。

第一反应是直接给湖北佬接上生图能力——OpenRouter 的 29 个免费模型里翻了一遍，没有图像生成模型，全是语言模型。只能找网页端工具替代。

先试 fal.ai，新注册有免费 credits，选了 Nano Banana 模型，生出来一张效果不错，有质感，深色背景，蓝黑羽毛，很有气势。仔细一数——十二个头。说好的九头鸟，它给了十二个。一张图把额度用完了，换平台。

【图1：fal.ai 生成的十二头鸟】

换 ideogram.ai，免费额度更多，20 个 credits。prompt 里明确写了 exactly 9 heads，结果生出来的头数每次都不一样：7 个、8 个、11 个，偶尔凑到 9 个，图像要么抽象要么丑，16 张全废。

【图2：ideogram 生成的九头鸟】

生图工具的数数能力，目前看来还不太靠谱。

最后换了思路——让 Claude 分析九头鸟的来历、形象特征，生成初版 prompt，再拿到 Cursor 里调试生成。出来的效果比两个生图网站强多了，分别上传微信和飞书，湖北佬正式上岗。

顺手测了一下湖北佬自己的视觉能力—OpenRouter 上支持视觉的免费模型，实测全被限制了，我这边请求全部 403。视觉任务只能走付费模型或直接用 Cursor。这个发现倒也省事，湖北佬的能力边界算是摸清楚了：文本和代码交给它，图像走 Cursor。

每个工具都有自己的边界，找到边界比强行突破更靠谱。

下一篇，让湖北佬接第一个正式任务。

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