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# 正常运行时间优化

> ARouter 如何跟踪服务商可用性，并为您的应用程序最大化正常运行时间。

ARouter 持续监控所有上游 AI 服务商的健康状况和可用性，以确保您的应用程序获得最大正常运行时间。

## 工作原理

ARouter 实时跟踪所有服务商的响应时间、错误率和可用性。这些数据驱动智能路由决策，并在您的[活动](https://arouter.ai/activity)记录中提供可靠性信息。

当某个服务商出现性能下降或中断时，ARouter 会自动调整路由权重以降低该服务商的优先级——无需您进行任何更改。

## ARouter 的监控内容

ARouter 对每个服务商和模型持续跟踪：

* **成功率**：无错误完成的请求百分比
* **首 Token 时间（TTFT）**：从提交请求到第一个流式 Token 的延迟
* **总响应时间**：非流式响应的端到端延迟
* **错误类型**：区分瞬时错误（5xx、速率限制）和永久错误（无效模型、错误请求）

## 中断时的自动路由

当 ARouter 检测到某个服务商性能下降时：

1. 该服务商的路由权重暂时降低或清零
2. 后续请求被路由到提供相同模型系列的其他健康服务商
3. 该服务商会定期被重新评估，健康指标恢复后重新纳入路由

这一过程完全透明——即使在服务商发生事故期间，您的请求也能继续成功。

## 自定义以提高可用性

### 使用有序候选模型列表

对于关键工作负载，指定一个有序的模型列表。ARouter 按序尝试每个模型直到成功：

```json theme={null}
{
  "models": [
    "anthropic/claude-sonnet-4-6",
    "openai/gpt-5.4",
    "google/gemini-2.5-pro"
  ],
  "route": "fallback"
}
```

这确保即使主要模型的所有服务商完全不可用，您的应用程序也能继续正常工作。

完整配置参考请参阅[模型路由](/zh/model-routing)。

### 使用自动路由

将 `model` 设为 `"auto"`，让 ARouter 根据当前服务商健康状况、成本和能力动态选择最佳可用模型：

```json theme={null}
{ "model": "auto" }
```

参阅[模型路由 — 自动路由](/zh/model-routing#auto-routing)。

### 使用 `:floor` 进行成本稳定路由

`:floor` 后缀路由到提供某模型的最低成本服务商，通常与默认服务商不同——提供天然的多样性：

```json theme={null}
{ "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6:floor" }
```

## 监控服务商健康状况

在 [ARouter 控制台](https://api.arouter.ai)中查看实时服务商健康数据。控制台显示每个模型的可用性和延迟趋势，让您能够为工作负载做出明智的模型选择决策。