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Model Routing & Kaskaden
Die meisten Requests brauchen nicht Ihr teuerstes Modell. Routing schickt einfache Anfragen an günstige Modelle (Haiku, GPT-mini-Klasse, Nova) und reserviert Frontier-Modelle für die Requests, die sie wirklich brauchen; Kaskaden-Designs versuchen es erst günstig und eskalieren nur bei Fehlschlag.
Kaskaden-Forschung im Stil von Stanford FrugalGPT zeigte bis zu 98% Kostenreduktion bei gleicher Qualität, und Produktionsteams berichten routinemäßig 40–70%, wenn sie die Komplexität von Requests vorab klassifizieren. Der Haken: Sie brauchen eine Entscheidungsinstanz (Klassifikator, Heuristiken oder Confidence-Checks) und Evals als Nachweis, dass die Qualität gehalten hat.
So setzen Sie es um
- Traffic nach Aufgabentyp segmentieren; markieren, welche Segmente ein kleines Modell bereits gut beherrscht.
- Einen Router einziehen: heuristische Regeln, ein kleines Klassifikator-Modell oder ein LLM-Gateway mit eingebautem Routing.
- Für Kaskaden einen Akzeptanz-Check definieren (Schema-Validität, Confidence, Judge-Modell), der die Eskalation auslöst.
- A/B-Evals pro Segment vorher und nachher fahren; auf stille Qualitätsregressionen achten.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Routing und einer Kaskade?
Routing entscheidet vor dem Aufruf anhand des Requests über das Modell. Eine Kaskade ruft zuerst das günstige Modell auf und eskaliert nur dann zu einem stärkeren, wenn die Antwort einen Check nicht besteht. Kaskaden sparen mehr, erhöhen aber die Latenz bei eskalierten Requests.
Tools für diese Methode
LiteLLM
The default self-hosted gateway: one OpenAI-compatible proxy across 100+ providers with budgets, caching, routing, fallbacks, and …
Portkey
Managed gateway with the strongest built-in semantic caching, plus guardrails, routing, and cost analytics. The low-ops route to t…
OpenRouter
One API and one bill across hundreds of models from every major lab — the fastest way to arbitrage the model price war and A/B che…
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