Model Router (Modell-Routing)

Ein Model Router (Modell-Routing) ist eine Logik- oder Software-Schicht, die für jede Anfrage automatisch das am besten passende KI-Modell auswählt – je nach Aufgabe, gewünschter Qualität, Latenz, Datenschutzanforderungen und Kosten. Statt immer dasselbe Modell zu nutzen, verteilt ein Model Router Requests gezielt auf unterschiedliche Large Language Model (LLM)- oder multimodale Modelle, um Ergebnisse zu optimieren und Budget zu kontrollieren.

Was bedeutet Model Router (Modell-Routing)?

„Routing“ bedeutet „Weiterleiten“. Beim Modell-Routing wird eine Nutzeranfrage (Prompt, Tool-Aufruf, Dokumentenfrage, Bildanalyse etc.) an das Modell weitergeleitet, das dafür voraussichtlich das beste Preis-Leistungs-Verhältnis liefert. In der Praxis kann das heißen: ein günstiges, schnelles Modell für Standardaufgaben – und ein stärkeres, teureres Modell nur dann, wenn es wirklich nötig ist.

Wie funktioniert Model Routing?

• 1) Anfrage analysieren: Der Router bewertet Inhalt und Kontext (z. B. Komplexität, Sprache, benötigte Genauigkeit, Sicherheitsstufe).
• 2) Regeln/Policies anwenden: Vorgaben wie „max. Kosten pro Anfrage“, „nur EU-Region“, „keine sensiblen Daten an Anbieter X“ (relevant für Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und AI Governance).
• 3) Modell auswählen: Auswahl aus mehreren Modellen (z. B. kleines LLM für Klassifikation, größeres LLM für komplexe Argumentation, multimodales Modell für Bilder; siehe Multimodale KI (Multimodal AI))
• 4) Optional: Fallback & Escalation: Wenn die Antwort zu unsicher ist, wird „hochgeroutet“ (z. B. auf ein stärkeres Modell) oder ein zweiter Versuch gestartet.
• 5) Monitoring & Lernen: Metriken wie Qualität, Kosten, Antwortzeit und Fehlerraten fließen zurück in die Routing-Strategie (oft Teil von MLOps).

Wofür braucht man Model Router? (Use Cases)

• Kundensupport & Chatbots: Ein günstiges Modell beantwortet einfache FAQs; bei komplexen Fällen wird auf ein leistungsfähigeres Modell eskaliert (z. B. in ChatGPT-ähnlichen Setups).
• RAG-Systeme: Bei einfachen Treffern reicht ein kleines Modell; bei widersprüchlichen Quellen oder hoher Präzision wird ein stärkeres Modell genutzt (siehe RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Vektordatenbank (Vector Database), Embeddings).
• Automations & Workflows: In Tools wie n8n kann Routing pro Schritt erfolgen: Extraktion/Klassifikation günstig, Zusammenfassung mittel, Vertragsprüfung teuer und streng geregelt (siehe Automatisierung (Automation)).
• Agenten & Tool Use: Ein Router entscheidet, welches Modell zuverlässig mit Tools arbeitet (z. B. für AI Agents (KI-Agenten) und Function Calling / Tool Use).

Warum ist Model Routing wichtig?

Model Routing reduziert Kosten, ohne Qualität pauschal zu opfern: Häufig sind 70–90% der Anfragen „Standard“ und brauchen kein Premium-Modell. Gleichzeitig erhöht Routing die Robustheit (Fallbacks), verbessert Antwortzeiten und unterstützt Compliance, indem sensible Daten nur an freigegebene Modelle/Regionen gehen. Zudem hilft es, Risiken wie Halluzinationen (Hallucinations) zu senken, indem bei kritischen Fragen strengere Modelle oder zusätzliche Prüfungen genutzt werden.

Was kostet Model Routing?

Die Kosten hängen weniger vom Router selbst ab als von der Modellnutzung: Routing spart typischerweise Geld, weil teure Modelle seltener verwendet werden. Kostenfaktoren sind (1) Anzahl Requests, (2) Tokenverbrauch pro Modell (siehe Inference), (3) zusätzliche „Escalation“-Durchläufe, (4) Infrastruktur/Monitoring und (5) Implementierungsaufwand (Regeln, Evaluierung, Logging). In Unternehmen kommen Governance- und Prüfaufwände hinzu (z. B. im Kontext des EU AI Act).

Merksatz: Ein Model Router ist die „Verkehrsleitzentrale“ für KI-Modelle – er sorgt dafür, dass jede Aufgabe mit dem passenden Modell erledigt wird: so günstig wie möglich, so gut wie nötig.