Model Routing (Modellauswahl)

Model Routing bezeichnet die Praxis, eingehende Anfragen oder Aufgaben automatisch dem am besten geeigneten KI-Modell zuzuweisen – abhängig von Aufgabentyp, erforderlicher Qualität, Kosten und Latenzanforderungen. In einem modernen KI-Agenten-Stack steht nicht mehr ein einzelnes Modell im Mittelpunkt, sondern ein Ensemble aus Frontier-Modellen, Open-Source-Alternativen und spezialisierten Systemen. Model Routing entscheidet, welches Modell welche Anfrage bearbeitet. Typische Routing-Strategien umfassen: Task-basiertes Routing (komplexe Reasoning-Aufgaben an leistungsfähige Frontier-Modelle wie Claude Opus oder GPT-5.5, einfachere Aufgaben an kleinere, günstigere Modelle), Kostenbasiertes Routing (Anfragen unterhalb eines Komplexitätsschwellwerts werden automatisch an günstigere Open-Source-Modelle wie DeepSeek V4 oder Llama 4 umgeleitet), Latenzbewusstes Routing (zeitkritische Anfragen gehen an Modelle mit niedrigstem Response-Time-Profil) und Fallback-Routing (bei Ausfall oder Überlastung eines primären Modells übernimmt automatisch ein Ersatzmodell). In KI-Agenten-Architekturen wie OpenClaw ist Model Routing ein kritischer Infrastrukturbaustein: Er schafft die Flexibilität, Leistung und Kosten der verschiedenen Modelle optimal auszubalancieren und gleichzeitig Anbieter-Unabhängigkeit zu wahren.