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Model Router (Modell-Router)

Leitet Requests je nach Kosten/Qualität an passende Modelle.

Ein Model Router (Modell-Router) ist eine Komponente, die KI-Requests automatisch an das passendste Modell weiterleitet – je nach Ziel wie Kosten, Qualität, Latenz, Kontextlänge oder Sicherheitsanforderungen. Statt immer dasselbe Large Language Model (LLM) zu nutzen, wählt der Router dynamisch z. B. ein günstiges Modell für Standardaufgaben und ein leistungsstärkeres für komplexe Fälle.

Was bedeutet „Model Router“?

„Model Router“ bedeutet wörtlich „Modell-Verteiler“: Er entscheidet, welches Modell eine Anfrage beantworten soll. Das kann innerhalb eines Providers (z. B. verschiedene Modellgrößen) oder providerübergreifend (Multi-LLM) passieren. In der Praxis ist Model Routing oft Teil einer Multi-LLM Strategy (Multi-Provider-Strategie) oder eines LLM Gateway (AI Gateway).

Wie funktioniert Model Routing?

Ein Model Router arbeitet meist regelbasiert, heuristisch oder datengetrieben (z. B. mit Evals/Telemetry). Typische Schritte sind:

  • Request analysieren: Länge/Token-Anzahl, Sprache, Sensitivität (PII), benötigte Tools, gewünschte Antwortform (z. B. JSON).
  • Aufgabe klassifizieren: z. B. „Zusammenfassung“, „Extraktion“, „Reasoning“, „Code“, „Kundenmail“.
  • Constraints prüfen: Budget, Latency (Latenz) & Throughput, Kontextfenster, Region/Data Residency, Rate Limits.
  • Modell auswählen: z. B. Small/fast für einfache Tasks, Reasoning-Modell für komplexe Entscheidungen.
  • Fallback & Eskalation: Bei Fehlern, niedriger Qualität oder Policy-Verstößen auf anderes Modell wechseln (siehe Fallback Strategy (Fallback-Strategie)).
  • Logging & Lernen: Ergebnisse messen (Qualität/Kosten) und Routing-Regeln optimieren (z. B. mit Evaluation (Eval) & Benchmarking).

Warum ist ein Model Router wichtig?

  • Kostenoptimierung: Viele Workloads brauchen kein High-End-Modell. Routing senkt Tokenkosten und verbessert ROI (siehe Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung)).
  • Bessere Performance: Schnelle Modelle für „Instant“-Antworten, stärkere Modelle nur bei Bedarf – das verbessert das Nutzererlebnis.
  • Qualität & Robustheit: Kritische Aufgaben (z. B. Vertragsanalyse) können automatisch zu zuverlässigeren Modellen geroutet werden; bei Unsicherheit wird eskaliert.
  • Resilienz: Wenn ein Provider down ist oder Rate Limits greifen (siehe API Rate Limits (Ratenbegrenzung)), kann der Router umleiten.
  • Governance & Compliance: Sensible Daten lassen sich zu On-Prem/Private-Optionen oder ZDR-Setups routen (siehe Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und Zero Data Retention (ZDR)).

Beispiele aus der Praxis

  • Kundensupport: Standardfragen → günstiges Modell; Beschwerden/komplizierte Fälle → stärkeres Modell + RAG (Retrieval-Augmented Generation).
  • Datenextraktion: Rechnungsdaten als JSON → Modell mit Structured Outputs (JSON Schema); bei Validierungsfehlern → zweiter Versuch mit besserem Modell.
  • Agenten & Tools: Ein AI Agents (KI-Agenten)-Workflow ruft Tools auf (siehe Function Calling / Tool Use). Der Router wählt ein Modell, das Tool-Calling stabil beherrscht.
  • Automation mit n8n: In n8n kann Routing als Entscheidungs-Node umgesetzt werden: „Wenn Text < 1.000 Tokens → Modell A, sonst Modell B; wenn ‚rechtlich‘ im Prompt → Modell C“.

Was kostet ein Model Router?

Der Router selbst ist oft „günstig“ (Konfiguration/Entwicklung), die Hauptkosten entstehen durch Inferenz: unterschiedliche Modelle haben unterschiedliche Tokenpreise. Zusätzliche Kostenfaktoren sind Monitoring, Evals, Logging/Compliance sowie ggf. ein Gateway- oder Provider-Layer. In vielen Setups amortisiert sich Routing schnell, weil teure Modelle nur noch für einen kleinen Teil der Requests genutzt werden.

Merksatz: Ein Model Router ist die „Verkehrsleitzentrale“ für LLM-Anfragen: Er balanciert Qualität, Kosten und Geschwindigkeit – und macht KI-Systeme im Betrieb deutlich effizienter und zuverlässiger.