Routen Sie zum günstigsten Modell, das die Aufgabe wirklich bewältigt
Geld sparen, ohne Tools zu brechen. Bei der Strategie intelligent bewertet Wäg jede Anfrage strukturell, wendet harte Fähigkeits-Untergrenzen an und wählt dann das günstigste Modell, das sie überschreitet — und erklärt Ihnen im Response-Header, warum. Wird ein Anbieter eingeschränkt oder fällt aus, wechselt das Routing zum nächsten — Sie liefern weiter, statt auszufallen.
"Bei der Strategie intelligent steigen kurze, mehrdeutige Prompts eine Stufe auf — sie stufen die Qualität nie stillschweigend herab."
Strukturelle Bewertung
Jede Anfrage wird nach Tools, Vision, Kontextlänge, Reasoning-Signalen und Mehrfach-Turn-Tiefe bewertet — keine Vermutung eines Blackbox-Klassifizierers.
Harte Fähigkeits-Untergrenzen
Anforderungen werden zu Untergrenzen: Eine Vision-Anfrage kann nie auf einem reinen Textmodell landen. Bei der Strategie intelligent steigen kurze, mehrdeutige Prompts eine Stufe auf, statt herabgestuft zu werden.
Der günstigste Geeignete gewinnt
Unter den Modellen, die die Untergrenze überschreiten, wählt Wäg das günstigste. Sie sparen bei den einfachen Anfragen, ohne die schwierigen zu brechen.
Erklärbare Entscheidungen
Antworten können x-waeg-routed-model und x-waeg-route-reason tragen. Die Bewertung ist deterministisch: Dieselbe Anfrage erhält immer dieselbe Analyse.
Fallbacks vom Stärksten
Bei der intelligenten Strategie sind Fallbacks vom Stärksten geordnet, sodass eine Wiederholung nach einem Fehler die Antwort nie heimlich verschlechtert.
Sechs Strategien
gewichtet, Latenz, Kosten, Round-Robin, intelligent und modellgesteuert — für die Plattform oder pro Organisation festgelegt. Ein optionales Routing-Modell kann die Stufe wählen, nie unterhalb harter Anforderungen.
Sprachbewusst
Der Router erkennt die Sprache der Anfrage, schiebt nicht-englische Anfragen leicht in Richtung Qualität und bevorzugt Deployments, die für diese Sprache markiert sind. Unmarkierte bleiben wählbar.
Sitzungsaffinität
Coding-Agenten und Chat-Apps bleiben auf dem Deployment, das ihren letzten Schritt bedient hat, sodass sich der Prompt-Cache des Anbieters weiter auszahlt. Die Bindung weicht, wenn ein Schritt mehr braucht.
Lernt, wenn Sie es lassen
Optionales Thompson Sampling lernt aus Erfolgen und Fehlschlägen unter den geeigneten Deployments. Ein neuer Key startet mit dem, was seine Organisation gelernt hat; die Untergrenzen gelten weiter.
Schritt für Schritt
- 01
Analysieren
Die Anfrage wird strukturell zerlegt — Modalität, Tools, Vision, Kontextgröße und Reasoning-Signale werden zu einem expliziten Fähigkeitsprofil.
- 02
Untergrenze
Erforderliche Fähigkeiten werden zu harten Untergrenzen. Jede Bereitstellung, die sie nicht erfüllen kann, wird ausgeschlossen, bevor die Kosten überhaupt betrachtet werden.
- 03
Auswählen
Unter den geeigneten Deployments wählt die Strategie eines: das günstigste, das schnellste, nach Gewicht oder reihum — festgelegt für die Plattform oder pro Organisation.
- 04
Erklären & zurückfallen
Das gewählte Modell und der Grund werden festgehalten und können als Header zurückgegeben werden. Bei einem Fehler wiederholen geordnete Fallbacks — bei der Strategie intelligent vom Stärksten an —, mit aktiven Circuit Breakern.
# Wäg can tell you what it did (illustrative values)
x-waeg-routed-model: openai/gpt-4o-mini
x-waeg-route-reason: score 18 · conf 0.91 · min_tier economy · no tools, short ctx
x-waeg-cost-usd: 0.00041Intelligentes Routing ist eine von sechs Kontrollflächen, die im selben Anfrageweg durchgesetzt werden und für jede Anwendung hinter dem Endpunkt gelten — auch für die, die nie instrumentiert wurden.
Sehen, wie sie zusammenwirkenEin Endpunkt. Jedes Modell. Volle Kontrolle.
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$ docker run -p 4000:4000 <registry>/waeg-gateway:<version>Kein funktionierender Pull: Die Images sind noch nicht öffentlich. Designpartner erhalten die Registry-Details vertraulich.
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