Как вы маршрутизируете длительные агентские пайплайны после изменения стоимости моделей?

Пользователь пересматривает агентский пайплайн после выхода новой модели, которая изменила соотношение возможностей и стоимости. Он измеряет успешность задач, задержку, размер контекста, частоту повторов и общую стоимость токенов, чтобы решить, какие этапы (планирование, вызовы инструментов, обработка документов/изображений, повторы, валидация) оставить на самой мощной модели, а какие можно перевести на более дешевые. Вопрос касается практических сигналов для маршрутизации в длительных агентских сценариях.