Routing für Sprachmodelle
Definition
LLM Routing wählt abhängig von Aufgabe, Kosten, Latenz oder Risiko ein passendes Modell oder Backend.
Routing kann regelbasiert oder lernbasiert sein und zwischen Providern, Modellgrößen oder spezialisierten Modellen unterscheiden. Fallbacks und Evaldaten sind entscheidend.
Einfach erklärt
Wie Anfragen je nach Schwierigkeit an den passenden Spezialisten weiterzuleiten.
Warum das im Alltag wichtig ist
Relevant für Kostenkontrolle und robuste Multi-Modell-Systeme.
Beispiel aus dem Mittelstand
Einfache Extraktionen gehen an ein kleines Modell, schwierige Analysen an ein stärkeres Modell.
Grenzen und Fallstricke
- Nur nach Preis routen; Modellfähigkeiten nicht evaluieren; Fallback-Schleifen; unterschiedliche Datenbedingungen ignorieren.
Entstehung & Geschichte
Model Routing entstand als praktisches Muster mit Multi-Provider- und Multi-Model-Infrastrukturen und wird heute in AI-Gateways und Serving-Plattformen umgesetzt.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung im Mittelstand: Aufgabenklassen definieren und Routing gegen Qualität, Kosten und Latenz evaluieren.
Häufige Fragen
Ist Routing automatisch intelligent?
Nein. Kann ein Gateway Routing übernehmen? Häufig ja.
Quellen
- AI Gateway · Microsoft Azure API Management, AI Gateway
- Ergänzender Primärbeleg · Ergänzender Primärbeleg
Quellenprüfung: 10./12.10.2026.
Redaktionell geprüft am: