與傳統單一模型的問答模式不同，llm-council的運作機制頗具創新性。當用戶發起查詢時，系統會通過OpenRouter將請求同時分發給由多個頂尖大模型組成的“委員會”。目前，該委員會的成員陣容十分強大，包括OpenAI的GPT-5.1、Google的Gemini-3-pro-preview、Anthropic的Claude-sonnet-4.5以及x-AI的Grok-4。
在處理用戶查詢的過程中，系統會分三步完成工作。首先，所有成員模型都會獨立生成各自的回答；隨后，這些回答會以匿名形式呈現給所有模型，由它們對彼此的回復進行審閱和排序；最后，一位被指定為“大模型主席”的成員會綜合所有上下文信息，生成最終的回復內容。這種設計讓多個模型能夠像智囊團一樣協同工作，共同為用戶提供更全面的建議。
在實際測試中，這種協作模式的優勢得到了進一步驗證。以閱讀書籍章節的測試為例，當被問及哪個模型的回答最出色時，委員會成員達成了一致意見：GPT-5.1因回答全面且富有洞察力而被推選為最佳，而Claude則因回答過于簡短被評為表現最差，其他模型的表現則介于兩者之間。
目前，llm-council的項目代碼已在GitHub平臺開源，開發者可以自由訪問并研究其實現方式。這一舉措不僅為技術社區提供了新的研究素材，也為大模型集成領域開辟了新的探索方向。隨著更多開發者參與其中，未來或許會出現更多基于多模型協作的創新應用。
