本研究探讨了大语言模型（LLM）级联系统中的错误率复杂性，提出了一种概率模型以预测LLM序列性能。该方法通过优化置信度阈值，提高了运行效率和适应性，尤其在级联长度增加时，展示了成本-错误曲线的提升潜力。