ulab-uiuc/LLMRouter

解决的问题

LLMRouter 解决了优化 LLM 推理的挑战，通过为给定查询动态选择最合适的模型。其目标是在任务复杂度、推理成本与性能需求之间取得平衡，避免将昂贵的高容量模型用于简单任务，同时确保复杂查询由最强大的模型处理。

运作方式

该系统将路由视为一个顺序决策过程，并提供了一个包含超过 16 种路由策略的模块化框架。它会分析查询并根据多种方法将其路由至最佳 LLM：

• 路由类别：支持单轮、多轮、多模态、代理式 (agentic) 与个性化路由器。
• 路由方法：策略包括 K-Nearest Neighbors (KNN)、Support Vector Machines (SVM)、Multi-Layer Perceptrons (MLP)、矩阵分解、Elo Rating、基于图的路由以及基于 BERT 的路由。
• 基础设施：包含用于训练与推理的统一 CLI、用于交互式聊天的 Gradio UI，以及用于可视化管线构建的 ComfyUI 界面。
• 数据管线：内置管线可从 11 个基准数据集产生训练数据，自动化 API 调用与响应评估以训练路由器。

适用对象

此工具专为希望在不牺牲响应质量的前提下降低 LLM 运营成本并提高效率的开发者与研究人员所设计，特别是那些管理多个 LLM 提供者或部署多模态与个性化 AI 应用程序的用户。

特色亮点

• 丰富的路由器库：涵盖五大类别、超过 16 种路由模型。
• 统一的基础设施：提供 CLI、Gradio UI 与 ComfyUI 可视化界面。
• 全面的基准测试：包含 xRouteBench 与支持 11 个基准数据集的数据管线。
• 灵活的部署：支持 OpenAI 兼容 API、本地 LLM (通过 Ollama, vLLM, SGLang) 以及与 OpenClaw 的集成以用于生产环境 API 服务器。
• 多模态支持：具备路由时间序列、图像与视频查询的能力。