Auto Router [附加元件]
🚀 協助塑造 Auto-Router
- 一鍵設定。 Configure 會自動檢查您的代理伺服器目前已提供的模型,並為您填入全部四個階層;無需選擇樣板。
- 用戶端只需一個模型名稱。 閘道會分類每個請求並選擇模型。
- 每個階層皆可使用任何模型、任何提供者。 單一模型、隨機池,或 Thompson 抽樣池。
- 分類器選擇。 啟發式規則、LLM、透過 TypeSafe System One Choice 的 JEV、關鍵字規則,或自訂外掛
- 每個請求都會回報節省。 相較於全前沿基準,在記錄中以及 Cost Optimization 中。
- 適用於代理程式。 提示快取、上下文視窗升級、模態路由、任務中停滯升級,以及可選的工作階段固定。
結果
| 結果 | 測量方式 | 了解更多 |
|---|---|---|
| JEV:依分類延遲中位數比 Haiku 快 5.43 倍,且註冊表定價的分類器成本降低 96.12% | 80 個撰寫的合成案例,三次成對重複,在一個固定準則下,與撰寫的預期階層相符度為 95.00% 對 73.75% | JEV 比較 |
| Claude Opus-5 以低 27% 的成本達成解題率 | Terminal-Bench 2.0 的 21 任務子集,兩者皆完成 16/21 | Terminal-Bench |
| Heuristic v2:在每個任務成本低 45% 的情況下,比 v1 多解出 27% 的任務 | 相同的 21 任務子集,未呼叫 LLM 分類器 | Heuristic v2 |
| 以 87.3% 的前沿品質達成便宜 74.5% | RouterArena,8,399 個評分過的查詢 | 成本與品質 |
| 節省 51.1%,四個月內省下 $12,249 | 272,876 個生產請求,450+ 位使用者 | 生產案例研究 |
| 比只使用快取便宜 37% 到 69% | 包含實際閘道流量在內的五個資料集 | 提示快取 |
| 在 88.1% 的回應上與目前模型相符或更勝一籌 | 對實際流量進行影子評估,143 個經判定的回合 | 影子評估 |
快速開始
- 儀表板: Models + Endpoints、Add Model、Auto Router 分頁,輸入名稱,然後按一下 Configure automatically 或選擇樣板。檢閱階層、Test Routing,並儲存。
- 代理程式: 告訴它
run curl -fsSL https://docs.litellm.ai/skills/auto-router and follow the instructions。 - config.yaml: 一個路由器項目,其階層命名同一檔案中的其他模型。
config.yaml
model_list:
- model_name: claude-haiku-4-5
litellm_params:
model: anthropic/claude-haiku-4-5
api_key: os.environ/ANTHROPIC_API_KEY
- model_name: claude-sonnet-5
litellm_params:
model: anthropic/claude-sonnet-5
api_key: os.environ/ANTHROPIC_API_KEY
- model_name: claude-opus-5
litellm_params:
model: anthropic/claude-opus-5
api_key: os.environ/ANTHROPIC_API_KEY
- model_name: smart-router
litellm_params:
model: auto_router/complexity_router
complexity_router_config:
tiers:
SIMPLE: claude-haiku-4-5
MEDIUM: claude-sonnet-5
COMPLEX: claude-opus-5
REASONING: claude-opus-5
classifier_type: heuristic
complexity_router_default_model: claude-sonnet-5
curl -X POST http://localhost:4000/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $LITELLM_API_KEY" \
-d '{"model": "smart-router", "messages": [{"role": "user", "content": "What is 2+2?"}]}'
探索
使用 OSS Classifier 搭配代管 Jev 或自行代管 Nimble 和 Laya。OSS 分類器指南 涵蓋設定、必要的閘道與儀表板建置,以及從現有 Jev 組態的遷移。請參閱 分類器參考資料 以了解上下文、備援和計費。
管理員設定
使用儀表板預設、代理程式技能、config.yaml 或 CLI 建立 Auto Router。
使用者設定
使用 lite configure 連接 Claude Code 或 Codex,並在 Claude Code 中查看即時工作階段節省。
建議的組態
1M Context、Anthropic、OpenAI、Gemini 和 Lite 階梯,提供 config.yaml,以及基準測試與生產組態。
公開基準測試
Terminal-Bench 2.0、Heuristic v2、RouterArena、分類器上下文、生產案例研究,以及 Fusion。
提示快取
切換模型時會保持快取溫熱。已在五個資料集上測量。
在您的流量上評估
切換前進行影子評估,切換後進行節省計算。
OTEL Telemetry
在 Lens 或 OTLP 後端中追蹤所選組態、路由原因、分類器失敗與重試。
功能歷史
Auto Router 功能在哪個版本推出,以及連結到穩定版 GitHub releases。
組態參考資料
每一個 complexity_router_config 鍵,以及預設值。
發行貼文
- Harness-Aware Routing:Claude Code 和 Codex 的上下文處理、加密的委派任務,以及分類器記錄
- Mid-Task Stall Escalation:當請求卡在重試迴圈中時,將其升到下一個階層
- Auto Router v2:一個用於複雜度、語意與自適應路由的路由器
- 1-click presets and Test Routing
- Savings tab and per-request classifier cost
- Classifier context and usage benchmarks
- Shadow evaluations
- Context-size and modality routing