Model Router

Ein Model Router ist eine Routing-Logik, die KI-Anfragen automatisch an das passende Modell weiterleitet – je nach Aufgabe, Kosten, Latenz, Kontextlänge oder Qualitätsanforderung. Statt immer dasselbe Large Language Model (LLM) zu nutzen, wählt der Router dynamisch z. B. ein günstiges Modell für Standardtexte oder ein leistungsstärkeres für komplexes Reasoning. Das macht KI-Automatisierungen für wachsende KMU zuverlässiger und wirtschaftlicher.

Was bedeutet „Model Router“?

„Router“ kennt man aus Netzwerken: Er entscheidet, welchen Weg Daten nehmen. Übertragen auf KI bedeutet das: Ein Model Router entscheidet, welches Modell eine Anfrage beantworten soll. Das kann innerhalb eines Providers (verschiedene Modellgrößen) oder providerübergreifend (Multi-LLM) passieren – oft als Teil einer Multi-LLM Strategy (Multi-Provider-Strategie).

Wie funktioniert ein Model Router?

In der Praxis besteht Model Routing aus Regeln, Signalen und Fallbacks. Häufige Vorgehensweise:

• 1) Anfrage klassifizieren: Der Router erkennt Intent/Task (z. B. E-Mail formulieren, Daten extrahieren, Zusammenfassen, Tool-Aufruf). Das kann per Heuristik, Tags aus dem Workflow oder einem kleinen Klassifikationsmodell passieren.
• 2) Anforderungen ableiten: Benötigt die Aufgabe hohe Genauigkeit, lange Texte (großes Kontextfenster (Context Window)) oder strukturierte Ausgabe (z. B. Structured Outputs (JSON Schema) / JSON Mode (Strict JSON Output))?
• 3) Modell auswählen: Auswahl nach Qualitätsprofil, Kosten und Performance (siehe Latency (Latenz) & Throughput und Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung)).
• 4) Guardrails & Sicherheit anwenden: Optional Content-Checks, PII-Filter (z. B. PII Redaction (PII-Schwärzung)) und Schutz vor Prompt Injection über Guardrails (KI-Leitplanken).
• 5) Fallback & Retries: Wenn ein Modell ausfällt, Rate Limits greifen oder die Antwortqualität nicht reicht, schaltet der Router auf ein Fallback Model (Ersatzmodell) um (siehe Fallback Strategy (Fallback-Strategie) und API Rate Limits (Ratenbegrenzung)).

Warum ist Model Routing wichtig für KMU (Automatisierung & Prozesse)?

Wenn manuelle Prozesse nicht mehr skalieren, wird KI oft in Workflows eingebaut (z. B. Ticket-Triage, Angebotsentwürfe, Dokumentenprüfung, Lead-Qualifizierung). Ein Model Router sorgt dafür, dass diese Automatisierungen stabil und bezahlbar bleiben:

• Kosten senken: Routineaufgaben laufen über kleinere/günstigere Modelle; teure Modelle nur, wenn nötig.
• Qualität erhöhen: Komplexe Fälle werden an stärkere Modelle oder Reasoning Models (Reasoning-Modelle) geroutet.
• Schneller reagieren: Für Echtzeit-Prozesse kann ein Low-Latency-Modell gewählt werden.
• Ausfallsicherheit: Provider-Ausfälle oder Limits werden durch automatische Umschaltung abgefedert.
• Governance unterstützen: Routing kann Datenresidenz/Compliance berücksichtigen (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI, Data Residency (Datenresidenz), AI Governance).

Beispiele aus der Praxis

• Customer Support: Standardantworten über ein kleines Modell, Eskalationen an ein stärkeres Modell plus RAG (Retrieval-Augmented Generation) für Wissensartikel.
• Dokumentenprozesse: Extraktion von Rechnungsdaten mit Fokus auf strukturierte Ausgabe; bei Unsicherheit zweite Runde mit stärkerem Modell (oder Human-in-the-Loop, siehe Human-in-the-Loop (HITL)).
• Tool-gestützte Workflows: Wenn Function Calling / Tool Use nötig ist, routet der Router gezielt an Modelle, die Tool-Calls zuverlässig unterstützen – z. B. in Automationen mit n8n.

Abgrenzung: Model Router vs. Prompt Routing

Ein Model Router entscheidet primär welches Modell genutzt wird. Prompt Routing (Prompt-Routing) entscheidet eher welcher Prompt/Prompt-Template zur Aufgabe passt. In modernen Setups werden beide kombiniert: erst Template wählen, dann Modell – oder umgekehrt.

Fazit: Ein Model Router ist ein zentraler Baustein, um KI in skalierbare Prozessautomatisierung zu übersetzen: günstiger im Alltag, stark in Ausnahmefällen und robuster im Betrieb.