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zerogpu/zerogpu-router
GitHub调用 DeepSeek v4.1-flash 模型进行长上下文、高难度推理及函数调用任务。适用于大型代码库和复杂多步 Agent 工作流，提供平文本输出并附带成本节省提示。
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Skills in Collection (77)
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调用 DeepSeek v4.1-flash 模型进行长上下文、高难度推理及函数调用任务。适用于大型代码库和复杂多步 Agent 工作流，提供平文本输出并附带成本节省提示。
需要深度推理的复杂问题
处理超长上下文或大型代码库
涉及函数调用的多步 Agent 任务
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-deepseek-v4-1-flash -g -y
调用 DeepSeek v4-flash-0731 模型进行代码阅读、编写、重构及多步自动化规划。适用于需要长上下文和 Agent 工作流的开发任务，性价比高。
需要读取或编写大规模代码库
执行代码移植与重构
规划多步自动化流程
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-deepseek -g -y
调用Z.ai的glm-5.3-flash模型，适用于代码编写、长文档处理及多步智能体任务。该模型支持1M上下文窗口，性价比高，用于获取纯文本回复并可选附带节省信息。
需要低成本进行大规模代码工作
处理超长文档或复杂的多步智能体运行
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-glm-5-3-flash -g -y
调用glm-5.2大模型处理超长上下文或复杂推理任务，适用于代码库、长文档等场景。注意成本较高，仅在必要时使用，并原样返回结果及可能的节省信息。
需要处理超过131K token的超长输入
执行需要长视野推理的复杂任务
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调用 GPT-4.1-mini 模型处理指令跟随、工具调用、编码及长文本推理等任务。适用于对指令准确性和工具交互要求高、且能接受较高成本的场景，支持百万级上下文窗口。
需要高精度指令遵循的对话或推理
涉及复杂工具调用的任务
超长上下文的摘要、翻译或分析
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调用 GPT-5.4-nano 模型进行高吞吐量、低延迟任务，如分类、实体提取和路由。适用于对延迟敏感且需大量处理的工作负载，支持函数调用和结构化输出。
需要低成本快速完成文本分类或实体提取
需要低延迟的AI推理服务
子智能体任务调度
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调用 gpt-5.6-luna 模型进行文本生成，适用于编程、聊天、推理、RAG 及翻译等场景。支持长上下文与结构化输出，侧重成本优化，直接返回纯文本结果。
需要低成本处理大量文本的任务
使用 GPT-5.6 系列模型的对话或推理请求
涉及代码生成、摘要或翻译的场景
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-gpt-5-6-luna -g -y
调用 GPT-6-Luna 模型处理高并发、成本敏感的编码、聊天、推理、RAG、摘要及翻译任务，支持长上下文与结构化输出。
需要高效低成本的大语言模型交互
进行代码生成或调试
文本摘要或翻译
复杂逻辑推理
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-gpt-6-luna -g -y
调用 Liquid AI 边缘模型 LFM2.5-1.2B-Instruct 提供快速、低成本的单轮问答。适用于无需深度推理或代码生成的简单查询，优先追求速度与性价比。
用户明确要求快速回答
用户强调低成本优先
问题简单无需上下文
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调用qwen3-30b-a3b-fp8模型处理非英语提示、翻译相关任务或中等复杂度问题，直接返回纯文本答案。
需要多语言支持的非英语对话
翻译或翻译辅助任务
轻量级问答且需更强语言能力
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调用Qwen3.6-35B模型处理16K上下文内的文本内容提取及Agent工作流，支持结构化输出与工具调用。适用于普通多语言文本任务，但成本较高，建议优先使用chat-qwen。
需要调用Qwen3.6-35B模型进行内容提取
执行基于该模型的Agent工作流
处理适合16K上下文的段落
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-qwen3-6-35b-a3b -g -y
调用ZeroGPU思维模型，展示推理过程并回答逻辑、数学或文字问题。
用户希望查看模型的推理步骤
需要解决逻辑、数学或文字谜题
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调用 ZeroGPU 的 gpt-oss-120b 模型进行通用问答，支持长文档和多步指令。提供路由以应对上下文溢出、低成本或需推理等场景，并可选输出节省信息。
用户希望使用 ZeroGPU 模型而非默认 Claude 回答
处理超长文档、多步指令或复杂通用知识问题
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利用 gliner2.5-decide-v1 模型进行动态标签决策与路由，支持意图分类、工单分流、内容审核及人工介入判断。适用于高并发场景下的多标签分类和批量路由任务。
需要对用户输入进行意图识别或分类
根据结果决定后续处理流程或工具调用
需要判断是否将请求转交人工处理
执行大规模数据分流或工单分级
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根据域名对 IAB 分类体系进行分类，无需抓取页面。适用于主机名或 URL 的上下文理解、流量丰富化及黑白名单评分场景。
用户询问网站内容类别
需要对域名进行黑白名单评估
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对文本执行增强型 IAB 分类，返回受众类别、主题、关键词及推断意图。适用于需要比基础标签更丰富的广告或受众信号场景。
需要对文本进行内容分类和特征提取
获取受众类别、主题、关键词和意图分析
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基于IAB内容/受众分类法对文本进行分类。当用户请求IAB类别、广告标签或文章主题归类时使用，通过调用模型获取带置信度的JSON格式分类结果。
询问IAB类别
请求广告标签
判断文章主题
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill classify-iab -g -y
基于 JSON Schema 的多维度文本分类技能，使用 gliner2.5-base-v1 模型按指定轴和标签集对文本进行分类。
需要多维度文本分类
按预设标签集分析文本
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对用户提供文本进行零样本分类，支持自定义标签集。通过调用Bash工具执行zerogpu命令实现，输出各标签得分JSON。需确保至少一个标签，处理特殊字符并可选显示节省信息。
需要对文本进行分类但未提供预定义类别
用户希望将文本标记为自定义标签如bug、feature或question
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill classify-zero-shot -g -y
展示将任务路由至 ZeroGPU 而非前沿模型所节省的费用，提供美元估算及离前线模型的 token 数量。
用户询问节省了多少费用
用户查询 ZeroGPU 节省情况
用户请求查看成本节省摘要
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利用zlm-v1-tool-decisions模型进行智能路由，判断用户请求是否需要工具及参数。若无需工具则返回NO_TOOL，否则输出选定工具及输入，用于Agent决策而非直接回答。
需要选择执行工具的场景
Agent路由决策场景
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将文本转换为384维向量，用于语义搜索、RAG检索、聚类和相似度比较。支持通过Bash调用ZeroGPU服务，默认使用all-minilm-l6-v2模型，返回标准JSON格式嵌入结果。
用户请求对文本进行嵌入或向量化
需要构建或查询向量索引
基于语义而非关键词比较段落相似度
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill embed -g -y
用于多语言文本的自定义标签命名实体识别，支持提取用户指定类型的实体。
从非英文段落中提取实体
使用自定义标签进行多语言 NER
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill extract-entities-multi -g -y
用于执行自定义标签的命名实体识别，支持从文本中提取用户指定类型（如人名、公司、地点等）的实体。
提取文本中的特定实体
进行命名实体识别
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基于 Schema 从非结构化文本中提取指定字段并输出 JSON。支持联系信息、发票等数据提取，使用 gliner2.5-base-v1 模型。
从文本中提取结构化数据
将自由文本转换为 JSON 对象
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从文本中提取个人身份信息（PII），如姓名、邮箱、电话等，返回包含实体文本、标签、偏移和分数的JSON。适用于需要识别隐私数据但不修改原文的场景。
用户要求提取文本中的个人信息
需要识别姓名、邮箱、电话或地址等PII实体
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill extract-pii -g -y
将自由文本转换为结构化信号（主题、关键词、意图等），用于内容丰富、上下文智能及分析管道。
需要提取文本主题或关键词
进行内容分类或意图识别
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根据输入文本生成自然的后续问题，适用于文章、回答或对话的上下文延续。
用户希望获取基于当前内容的引导性问题
需要类似'人们还问'的推荐提问
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使用llama-guard-4-12b对长文本进行安全审核，返回安全判定及违规类别。适用于品牌安全和政策合规检查，弥补短文本审核模型的上下文限制。
需要审核长文本或完整对话的安全风险
需要进行品牌安全或政策合规性检查
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill moderate-llama -g -y
用于对文本进行安全审核，检测违规或敏感内容并返回 OpenAI 13 类分类的判定结果。适用于用户请求内容过滤、安全检查或评估发布风险等场景。
用户要求对文本进行安全审核
用户询问内容是否适合发布
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用于检测并遮蔽文本中的个人身份信息（PII），将敏感内容替换为标签占位符，适用于数据脱敏、日志清理或安全分享场景。
用户要求对文本进行脱敏处理
需要屏蔽个人信息如姓名、邮箱等
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill redact-pii -g -y
用于 ZeroGPU 的登录认证技能，支持交互式输入或 CI 环境下的 API Key 配置，将凭证持久化至本地配置文件及 Shell 环境变量。
用户要求登录 ZeroGPU
需要设置或更新 ZeroGPU 凭据
首次使用 ZeroGPU 需进行身份验证
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调用chatterbox-nano模型将文本转换为语音，支持低延迟、高保真及声音克隆。适用于语音助手、游戏旁白、有声书等场景，按分钟计费且成本极低。
将文本朗读出来
生成语音音频
文本转语音
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利用Llama 3.2 3B模型进行文本摘要，适用于对成本敏感且需处理长上下文的高频场景。
用户要求总结、TL;DR或提取段落要点
需要低成本快速生成内容摘要
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利用 ZeroGPU 的 llama-3.1-8b-instruct-fast 模型，对文章、邮件或文本进行简洁摘要。适用于用户请求总结、TL;DR 或提取内容要点等场景。
用户要求总结文章内容
用户请求 TL;DR 或提取要点
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill summarize -g -y
调用 ZeroGPU API 使用 deepseek-v4.1-flash 模型，适用于长上下文、复杂推理及函数调用任务。
需要处理超长文本或代码库
执行多步骤智能体任务
请求高阶逻辑推理
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-deepseek-v4-1-flash -g -y
调用 DeepSeek V4 Flash 模型进行代码编写、重构及多步自动化规划。通过 ZeroGPU API 执行，适用于需要大上下文窗口且追求低成本编码任务的场景。
用户请求编写或修改代码
用户需要进行代码重构
用户需要规划复杂的多步自动化流程
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-deepseek -g -y
调用 Z.ai 的 glm-5.3-flash 模型，利用其百万级上下文窗口处理代码库规模编程、长文档及多步智能体任务，支持函数调用与可调节推理力度。
需要处理大规模代码库或长文本的任务
执行多步骤的智能体工作流
对成本敏感且需大上下文支持的编程需求
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-glm-5-3-flash -g -y
调用 ZeroGPU API 使用 glm-5.2 大模型处理超长上下文或复杂推理任务。适用于代码库、长文档等超出普通模型能力范围的场景，通过 shell 命令执行并返回结果。
输入内容过大（如整个仓库、长篇文档）
需要长周期逻辑推理且小模型无法胜任
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-glm -g -y
调用 ZeroGPU API 使用 gpt-4.1-mini 模型处理指令跟随、工具调用及长上下文任务，适用于编码、推理等场景。
用户请求使用 GPT-4.1-mini 模型
需要高指令遵循和工具调用的复杂推理任务
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-gpt-4-1-mini -g -y
调用 OpenAI GPT-5.4-nano 模型进行高吞吐量、低延迟的文本处理任务，如分类、提取和路由。适用于对成本和响应速度敏感的场景，支持函数调用和结构化输出。
需要低成本快速推理
执行文本分类或信息提取
处理大规模并发请求
子智能体任务调度
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-gpt-5-4-nano -g -y
调用 ZeroGPU API 使用 gpt-5.6-luna 模型进行聊天、编码、推理及翻译等任务。支持长上下文和结构化输出，适用于对成本敏感的高并发场景，需直接透传结果。
用户请求使用特定低成本模型
需要高吞吐量或长上下文的对话处理
涉及代码生成或文本翻译的任务
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-gpt-5-6-luna -g -y
调用 GPT-6-Luna 模型处理高并发、低成本场景，支持编码、对话、推理、RAG、摘要及翻译。通过 ZeroGPU API 执行，返回纯文本结果并可选显示费用节省信息。
需要高效低成本的代码生成或修改
长上下文文本的摘要或翻译
通用对话与逻辑推理
构建 RAG 系统的文本处理
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-gpt-6-luna -g -y
通过Liquid AI边缘模型提供快速、低成本的单轮聊天回复，适用于无需上下文或代码生成的简单查询。
用户需要极速响应
用户强调低成本优先
问题简单无需深度推理
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-liquid -g -y
调用ZeroGPU API使用qwen3-30b-a3b-fp8模型处理非英语提示、翻译相关任务或中等复杂度问题。支持系统指令输入，原样返回纯文本答案，不修改内容，并可选附带费用节省信息。
用户需要处理非英语语言的提示词
需要进行翻译相关的辅助工作
遇到边缘模型无法处理的中等难度问题
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-qwen -g -y
调用ZeroGPU API推理Qwen3.6-35b-a3b模型，适用于16K上下文内的内容提取和Agent工作流。支持结构化输出和工具调用，注意数据隐私及成本较高问题。
需要调用Qwen3.6-35b-a3b进行文本推理
执行基于该模型的Agent工作流任务
从短文档中提取结构化内容
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-qwen3-6-35b-a3b -g -y
调用ZeroGPU推理模型获取带思维链的回答，适用于逻辑数学问题。
需要展示模型推理过程
询问逻辑/数学/字谜问题
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat-thinking -g -y
调用 ZeroGPU 的 gpt-oss-120b 模型进行通用问答，支持长上下文和复杂指令。适用于需要高质量回答、多步推理或处理长文档的场景。
用户要求使用 ZeroGPU 模型回答问题
输入包含长文档或多步复杂指令
涉及一般性知识的高难度问题
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill chat -g -y
基于 gliner2.5-decide-v1 模型，支持动态标签的分类与决策路由。用于意图识别、工单分流、内容审核及人机协作判断，支持单次调用多任务处理，适合高并发场景。
用户需要分类文本意图
需要路由到特定 Agent 或工具
进行工单优先级排序
执行内容安全审核
判断是否需要人工介入
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill classify-decisions -g -y
基于 IAB 分类标准对域名进行内容领域分类，无需获取页面正文。适用于用户仅提供主机名时的场景，如流量数据丰富、白黑名单评分或判断网站主题。
用户询问某个域名（如 example.com）的内容类别
需要对域名进行 IAB 分类以支持广告或风控策略
npx skills add zerogpu/zerogpu-router --skill classify-domain -g -y
