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Roteamento de modelos e cascatas

A maioria das requisições não precisa do seu modelo mais caro. O roteamento envia consultas simples para modelos baratos (Haiku, classe GPT-mini, Nova) e reserva os modelos de fronteira para as requisições que realmente precisam deles; designs em cascata tentam o barato primeiro e escalam apenas em caso de falha.

A pesquisa de cascatas no estilo FrugalGPT de Stanford demonstrou até 98% de redução de custo com qualidade equivalente, e times de produção rotineiramente reportam 40–70% ao classificar a complexidade da requisição de antemão. O porém: você precisa de uma forma de decidir (um classificador, heurísticas ou verificações de confiança) e de avaliações para provar que a qualidade se manteve.

Como fazer

1. Segmente o tráfego por tipo de tarefa; identifique quais segmentos um modelo pequeno já resolve bem.
2. Adicione um roteador: regras heurísticas, um modelo classificador minúsculo ou um gateway de LLM com roteamento embutido.
3. Para cascatas, defina uma verificação de aceitação (validade de schema, confiança, modelo juiz) que dispare a escalada.
4. Rode avaliações A/B por segmento antes e depois; fique atento a regressões silenciosas de qualidade.

Perguntas frequentes

Ferramentas para este método

Próximo método: #4 Cache semântico