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title: "Instradamento del Modello"
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# Instradamento del Modello

L'instradamento del modello è la pratica di dirigere automaticamente le richieste o i compiti in arrivo verso il modello di IA più appropriato in base al tipo di compito, alla qualità richiesta, ai vincoli di costo e ai requisiti di latenza. Nelle moderne stack di agenti IA, non c'è più un singolo modello al centro — invece, un insieme di modelli all'avanguardia, alternative open-source e sistemi specializzati lavorano in concerto, con l'instradamento del modello che determina quale modello gestisce quale richiesta. Le strategie di instradamento tipiche includono: l'instradamento basato sul compito (i compiti di ragionamento complessi vanno a modelli all'avanguardia potenti come Claude Opus o GPT-5.5, mentre i compiti di classificazione o sintesi più semplici vanno a modelli più piccoli e meno costosi), l'instradamento basato sul costo (le richieste al di sotto di una soglia di complessità vengono automaticamente reindirizzate a modelli open-source a basso costo come DeepSeek V4 o Llama 4), l'instradamento consapevole della latenza (le richieste sensibili al tempo vengono inviate a modelli con il profilo di tempo di risposta più basso), e l'instradamento di fallback (quando un modello primario fallisce o è sovraccarico, un modello di backup prende automaticamente il sopravvento senza interrompere il flusso di lavoro). Nelle architetture di agenti IA come OpenClaw, l'instradamento del modello è un componente infrastrutturale critico: crea la flessibilità per bilanciare in modo ottimale le prestazioni e i costi tra diversi modelli mantenendo l'indipendenza dal fornitore.