一句新寫的「你好」，回來時掛著一個完全不會函式呼叫的模型。看不出哪裡壞了——它答得還不錯——但那一輪，以及它後面的每一輪，都是在沒有網頁搜尋、沒有圖像或影片生成、沒有記憶也沒有畫布的情況下跑完的。而當有人問它為什麼不能搜尋時，模型把這些缺失解釋成了自己的侷限。
這是路由缺陷能呈現的最糟形態：一切都在運轉，什麼都不報錯，產品卻悄悄變得比它本來的樣子更小。
按它真正能做的來排序
Auto 會給每個合格模型評分，選出一個贏家。一個完全沒有工具評分的模型被當作「未評分但未禁用」，於是排在了一個真正弱的呼叫者之上。抽象地看合理，在這裡錯了：它不是呼叫工具很弱，而是根本呼叫不了。
候選模型現在按實際能呼叫的能力排序。一個連一次工作階段的第一個問題都答不上來的模型，已被完全移出候選。
告訴模型它是誰
另一半更奇怪。系統提示裡從來沒有任何東西告訴模型是哪個引擎在跑它。於是它按訓練時學到的方式自我介紹，讀者便以為產品和那一個引擎是同一回事——接著不喜歡那個引擎，然後離開，始終沒有發現選擇器。
現在每一輪都會帶上引擎與供應商的名字、可用模型有多少、是 Auto 選的還是你選的，以及在哪裡更換。手機上還多了一列可點按的標籤，就在輸入框上方，另有 /model 與 /auto——它們此前會被當作付費訊息送給引擎。
一把金鑰，一個帳號
某位客戶為自己的供應商加入的一把金鑰，讓那家供應商的整份型錄在所有人看來都是可用的。金鑰從未被擁有者以外的任何人讀取或傳送——但 Auto 認定那些模型是付得起的，選中了一個，於是其他所有人的那一輪都死掉了。可用性現在依提問者自身的範圍判定。