把「AI 写论文」做成产品功能：给教学系统接入智能写作模块

前两篇从教师视角讲了 AI 怎么辅助写教育论文。如果换个视角——你是园所平台、教研工具或师范类产品的开发者，你会发现「论文助手」已经是一个被验证过的刚需功能：用户有真实的截止日期、愿意为「省时间」付费，而且场景足够标准，非常适合做成产品模块。

这篇文章给出一个最小可用架构：三个业务端点 + 一条多模型路由策略，百行以内的代码就能上线。

一、三个业务端点，覆盖论文写作全流程

不要做一个「输入题目输出全文」的黑盒——教师需要的是可控的分步辅助。产品形态收敛为三个端点：

• POST /outline：输入选题与观察素材，输出三级大纲（强推理模型）；
• POST /section：输入大纲节点 + 一手材料，输出该节初稿（长文写作模型）；
• POST /polish：输入成稿段落，输出修改建议与降 AI 味改写（便宜模型批量跑）。

二、路由策略：让贵的模型干贵的活

三个端点对模型的要求完全不同，这正是多模型路由的价值。（统一接入层的完整实现见前面这篇：《多模型统一接入层实战》）：

端点	任务特征	路由目标	理由
/outline	结构化推理	GPT-6 Astra 级旗舰	大纲质量决定全文上限
/section	长文写作、上下文长	Claude Fable 5.1 级长文模型	长上下文与文风稳定
/polish	规则化改写、批量	DeepSeek V4.1-Flash 级开源模型	地板价，批处理无压力

ROUTES = [
    ModelRoute("gpt-6-astra",      openai_client,  1, ("outline",)),
    ModelRoute("claude-fable-5.1", claude_client,  1, ("section",)),
    ModelRoute("deepseek-v4.1",    deepseek_client, 2, ("polish", "section")),
]

@app.post("/section")
def gen_section(req: SectionReq, gateway=Depends(get_gateway)):
    # 路由器自动匹配 "section" 强项模型，失败自动降级到 deepseek
    reply = gateway.complete(
        messages=build_section_prompt(req),
        task="section",
        temperature=0.6,
        max_tokens=2400,
    )
    return {"draft": reply, "model": gateway.last_used}

两个工程细节值得强调：

• 提示词进配置不进代码：幼教场景的提示词会随教研反馈频繁迭代，放配置中心或数据库，热更新不用发版；
• 材料越界裁剪：教师上传的观察记录可能很长，超模型窗口前先做分段摘要，摘要这种粗活也路由给便宜模型。

三、成本账：路由能省多少

以一次完整论文辅助（1 次大纲 + 6 节正文 + 3 轮润色）估算 token 用量：

端点	输入/输出 tokens（估）	全旗舰方案	路由方案
/outline × 3	3K / 2K	旗舰价	旗舰价
/section × 18	54K / 30K	旗舰价	长文模型为主，溢出降级
/polish × 9	27K / 20K	旗舰价	开源模型地板价

按 2026 年 9 月的主流价格估算，路由方案的总成本约为全旗舰方案的三分之一，而教师可感知的质量差异主要集中在大纲环节——恰好是路由策略里「该贵就贵」的那部分。（价格为公开牌价的量级估算，实际以你的用量分布为准。）

四、一条红线：产品要替教师守住学术规范

做成产品后，你的默认设置就是几千名教师的写作习惯。三件事建议做成产品能力而非免责条款：

• 文献强制核验入口：/outline 返回的每一条「建议检索」都附知网检索链接，而不是让模型直接给参考文献；
• AI 痕迹提示：导出时可选标注「AI 辅助生成初稿、经作者校订」，这正在成为期刊的普遍要求；
• 材料不训练承诺：教师的观察记录涉及儿童隐私，选 API 供应商时确认数据不用于训练。

上面这三段代码要真正跑稳，底层需要一条可靠的多模型通道。拓瑞智能 trui88.com 提供多模型统一 API：路由、重试、降级、用量统计开箱即用，你只需关心「大纲、正文、润色」这三个业务接口。注册即送体验额度，把模型层的脏活累活交给平台，把精力留给真正的教学产品。

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