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LLMルーター（2025）（エルエルエムルーター）
クエリの複雑度・コスト・レイテンシ目標に応じてLLMモデルを自動選択するインテリジェントルーティング技術。小型モデルと大型モデルを使い分けてコストを最適化。
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2026/6/6 更新
関連タグ
LLMルーター
モデル選択
コスト最適化
RouteLLM
インテリジェントルーティング
LLMルーター（2025）とは
LLMルーター（LLM Router）は、受信したクエリの性質を分析して複数の利用可能なLLMモデルの中から最適なものを動的に選択するミドルウェア技術。コスト・レイテンシ・品質の3つのトレードオフを自動最適化する。
なぜルーティングが必要か
実際のLLMアプリケーションでは、クエリの複雑さに大きなばらつきがある:
- 単純クエリ（全体の60〜70%）: 挨拶・翻訳・単純な要約 → 安価なモデルで十分
- 中程度クエリ（20〜30%）: コードデバッグ・文章要約 → 中程度の性能
- 複雑クエリ（5〜10%）: 数学証明・マルチステップ計画 → 高性能モデルが必要
全クエリに高性能モデルを使うと費用が10〜20倍以上になる。
主要実装
RouteLLM（Stanford）: 二項分類器を訓練してクエリの難易度をスコアリング。閾値以下は安価なモデル・以上は高性能モデルへ転送。
from routellm.controller import Controller
router = Controller(
routers=["mf"],
strong_model="gpt-4o",
weak_model="gpt-4o-mini",
)
Martian: クエリ内容・会話履歴・必要な推論深度を分析してリアルタイムルーティング。OpenAI互換API提供。
ルーティング戦略
- コストベース: トークン数・複雑度で安価なモデルを優先（コスト最小化）
- レイテンシベース: 応答速度要件に応じてモデル選択（リアルタイムUX）
- Cascade: 安価なモデルで試行 → 不確信度高い場合のみ高性能モデルへエスカレーション
- Task-Specific: コード・翻訳・要約・推論等のタスク種別でモデルを事前割当