Routage de modèles et cascades

Économies typiques40–98% selon le mix de charges de travail

EffortMoyen — nécessite une logique de routage et des évaluations

La plupart des requêtes n'ont pas besoin de votre modèle le plus cher. Le routage envoie les requêtes simples vers des modèles bon marché (Haiku, classe GPT-mini, Nova) et réserve les modèles frontière aux requêtes qui en ont réellement besoin ; les architectures en cascade essaient d'abord le modèle économique et n'escaladent qu'en cas d'échec.

Les recherches de Stanford sur les cascades type FrugalGPT ont démontré jusqu'à 98% de réduction des coûts à qualité égale, et les équipes en production rapportent couramment 40–70% en classifiant la complexité des requêtes en amont. Le piège : il vous faut un moyen de décider (un classifieur, des heuristiques ou des contrôles de confiance) et des évaluations pour prouver que la qualité a tenu.

Comment faire

Segmentez le trafic par type de tâche ; identifiez les segments qu'un petit modèle gère déjà bien.
Ajoutez un routeur : règles heuristiques, petit modèle classifieur, ou gateway LLM avec routage intégré.
Pour les cascades, définissez un critère d'acceptation (validité du schéma, confiance, modèle juge) qui déclenche l'escalade.
Menez des évaluations A/B par segment avant et après ; guettez les régressions de qualité silencieuses.

Questions fréquentes

Quelle est la différence entre routage et cascade ?

Le routage choisit le modèle avant l'appel, en fonction de la requête. Une cascade appelle d'abord le modèle bon marché et n'escalade vers un plus puissant que si la réponse échoue à un contrôle. Les cascades économisent davantage mais ajoutent de la latence sur les requêtes escaladées.

Outils pour cette méthode

Open-source LLM gateway

Routage de modèles et cascades

Comment faire

Questions fréquentes

Outils pour cette méthode

LiteLLM

Portkey

OpenRouter