LLM路由
一种LLM服务优化策略，通过复杂度估计器自动判断用户查询难易程度，将简单查询路由至低成本小模型，将复杂查询路由至能力更强的大模型，以平衡服务成本与质量。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
开发者使用Qwen3-8B微调了一个名为Complexity Scorer的模型，给prompt打0.00到1.00的复杂度分数，用于LLM路由。
路由决策不能仅依赖提示长度，因为40 token的请求可能需要前沿模型，而4000 token的请求可能只是纯提取任务。
大多数生产环境的路由方案仍然把每个请求都送进生成式大模型，导致延迟高、成本大、行为难以预测。
LLM路由是AI网关的核心能力之一，指网关根据请求特征自动选择最合适的后端模型。
LLM路由策略通常包括基于规则的静态路由和基于评分的动态路由，后者会实时评估各模型的可用性、价格和响应速度。
升级式路由（Escalation-Based Routing）是一种LLM路由策略，从低成本层级起步，当推理预算超限时逐级上升。
最优LLM路由取决于对预填充成本与队列延迟的准确建模，把缓存命中收益与排队代价放进同一个成本函数比单独优化任何一项更接近低延迟。
按提示总长度分流路由LLM（字符数低于约500走经济层，高于500走高级层）会导致携带工具定义的短提示被错误路由到低能力模型
提示长度衡量的是成本而非能力需求，二者是本质不同的两个维度
传统LLM路由通常只根据单次请求本身（如文本长度、复杂度、领域分类）来决定用哪个模型，是一种无状态的孤立判断
全部知识事实 (12)
LLM路由是根据任务复杂度、成本预算和响应速度需求动态选择模型的推理优化策略，RouteLLM和LiteLLM等开源框架已在探索这一方向
65%待验证LLM路由领域的学术研究可追溯到2023年的多篇论文
80%待验证开发者使用Qwen3-8B微调了一个名为Complexity Scorer的模型，给prompt打0.00到1.00的复杂度分数，用于LLM路由。
50%待验证路由决策不能仅依赖提示长度，因为40 token的请求可能需要前沿模型，而4000 token的请求可能只是纯提取任务。
50%待验证大多数生产环境的路由方案仍然把每个请求都送进生成式大模型，导致延迟高、成本大、行为难以预测。
50%待验证LLM路由是AI网关的核心能力之一，指网关根据请求特征自动选择最合适的后端模型。
50%待验证LLM路由策略通常包括基于规则的静态路由和基于评分的动态路由，后者会实时评估各模型的可用性、价格和响应速度。
50%待验证升级式路由（Escalation-Based Routing）是一种LLM路由策略，从低成本层级起步，当推理预算超限时逐级上升。
50%待验证最优LLM路由取决于对预填充成本与队列延迟的准确建模，把缓存命中收益与排队代价放进同一个成本函数比单独优化任何一项更接近低延迟。
50%待验证按提示总长度分流路由LLM（字符数低于约500走经济层，高于500走高级层）会导致携带工具定义的短提示被错误路由到低能力模型
50%待验证提示长度衡量的是成本而非能力需求，二者是本质不同的两个维度
50%待验证传统LLM路由通常只根据单次请求本身（如文本长度、复杂度、领域分类）来决定用哪个模型，是一种无状态的孤立判断
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