Model Routing
Automatische Weiterleitung von AI-Anfragen an das optimale Modell basierend auf Aufgabentyp, Kosten, Latenz und Qualitätsanforderungen.
Model Routing wählt automatisch das beste Modell pro Anfrage – Premium für wichtige Aufgaben, günstig für Batch-Tasks. Spart 70-80% Kosten.
Erklärung
Model Routing optimiert das Kosten-Qualitäts-Verhältnis: Task Classifier analysiert eingehende Anfragen, routet zu passendem Modell. Typische Strategie: Batch-Tasks → DeepSeek R1 (günstig), Analyse → Claude/DeepSeek, Kreativ → GPT-5 (Premium), Multimodal → Gemini. Implementierung via AI Gateways (OpenRouter, Portkey) oder Custom-Logic.
Relevanz für Marketing
Spart typischerweise 70-80% AI-Kosten ohne Qualitätsverlust. Ermöglicht Enterprise-Scale-AI mit kontrollierten Budgets.
Beispiel
Marketing-Platform: 1.000 Batch-E-Mails → DeepSeek ($0,50), 10 Premium-Headlines → GPT-5 ($0,15). Gesamt: $0,65 statt $15 bei GPT-5-only.
Häufige Fallstricke
Classifier selbst verursacht Kosten/Latenz. Falsche Routing-Entscheidungen bei Edge Cases. Quality Gates für Fallback nötig.
Entstehung & Geschichte
Model Routing entstand mit der Proliferation von LLM-Anbietern 2023/2024. OpenRouter und Portkey waren Pioniere für einheitliche API-Abstraktionen mit intelligenter Modellauswahl.
Abgrenzung & Vergleiche
Model Routing vs. Single Model Approach
Single-Model nutzt ein Modell für alles; Model Routing matched Aufgaben zu optimalen Modellen für Kosten und Qualität.
Model Routing vs. Load Balancing
Load Balancing verteilt Last gleichmäßig; Model Routing wählt intelligent basierend auf Task-Typ und Modell-Stärken.