LLMルーター

LLMルーター（LLM Router）とは、ユーザーのリクエストを分析し、コスト・品質・レイテンシのバランスを最適化するために適切なLLMモデルへ動的に振り分けるシステム・コンポーネントです。複数モデルを使い分けることで、全リクエストを高性能・高コストモデルに送り続けるコストを大幅に削減しながら、複雑なタスクでは高品質なモデルを使用する柔軟性を実現します。

ルーティング戦略として、(1)複雑さベースルーティング：シンプルな質問応答や要約は軽量・低コストモデル（GPT-4o mini・Claude Haiku等）、複雑な推論・コード生成は高性能モデル（GPT-4o・Claude Opus等）に振り分け、(2)コストベースルーティング：トークン数・入力タイプ・期待出力長から推定コストを計算して予算内で最適なモデルを選択、(3)レイテンシベースルーティング：リアルタイム応答が必要な用途には低レイテンシモデルを優先、(4)フォールバックルーティング：特定モデルのAPIがダウン・レート制限中の場合に別モデルへ自動切り替え、(5)意味的ルーティング：クエリの意図・トピックに基づいて専門化されたモデルやプロンプトを選択があります。

代表的なソリューションとして、RouteLLM（OSSの学習ベースルーター）・LiteLLM（統一API + ルーティング機能）・OpenRouter（クラウドベースのマルチモデルAPIゲートウェイ）・Martian Warp（自動ルーティングプラットフォーム）があります。

実装上の注意点として、ルーティング判断自体にもレイテンシが発生するため、判断コストと節約コストのトレードオフを慎重に設計する必要があります。また、ルーティングモデルの定期的な再校正や、ルーティングログの監視・分析が品質維持に不可欠です。