LLM Routing : choisir le bon modèle pour chaque tâche
By Learnia Team
LLM Routing : choisir le bon modèle pour chaque tâche
Faut-il envoyer chaque question à GPT-4 ? C'est comme prendre une voiture de sport pour aller chercher le pain — excessif pour les tâches simples et inutilement coûteux. Le LLM routing associe les questions au bon modèle, en optimisant coût et vitesse sans sacrifier la qualité.
Qu'est-ce que le LLM routing ?
Le LLM routing consiste à diriger différentes requêtes vers différents modèles IA en fonction des exigences de la tâche.
Le concept de base
Requête utilisateur → Routeur → Modèle approprié
"Combien font 2+2 ?" → Modèle rapide et peu coûteux (GPT-3.5)
"Analyse ce contrat juridique" → Modèle puissant (GPT-4)
"Génère un poème" → Modèle créatif (Claude)
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Pourquoi le routing est important
La réalité des coûts
| Modèle | Coût d'entrée (par 1M de tokens) | Qualité |
|---|---|---|
| GPT-3.5 Turbo | 0,50 $ | Bonne |
| GPT-4 Turbo | 10,00 $ | Excellente |
| GPT-4o | 2,50 $ | Très bonne |
| Claude 3 Haiku | 0,25 $ | Bonne |
| Claude 3 Opus | 15,00 $ | Excellente |
Différence de prix de 20 à 60× entre les modèles.
Le calcul
Sans routing :
1000 requêtes/jour × GPT-4 (0,01 $/requête) = 10 $/jour = 300 $/mois
Avec routing (70 % simples, 30 % complexes) :
700 requêtes × GPT-3.5 (0,0005 $) = 0,35 $
300 requêtes × GPT-4 (0,01 $) = 3,00 $
Total : 3,35 $/jour = 100 $/mois
Économies : 67 % de réduction des coûts
Stratégies de routing
1. Routing par type de tâche
Routez en fonction de ce que l'utilisateur demande :
Classification/extraction → Petit modèle
Écriture créative → Modèle moyen
Raisonnement complexe → Grand modèle
Génération de code → Modèle spécialisé
2. Routing par complexité
Estimez la difficulté de la requête :
Simple : "Quelle est la météo ?"
→ Modèle rapide
Moyen : "Résume cet article"
→ Modèle équilibré
Complexe : "Compare ces trois arguments juridiques"
→ Modèle puissant
3. Routing en cascade
Essayez d'abord un petit modèle, escaladez si nécessaire :
Étape 1 : Envoyer à GPT-3.5
Étape 2 : Vérifier la confiance/qualité
Étape 3 : Si incertain → renvoyer à GPT-4
4. Routing par intention
Classifiez l'intention, puis routez :
Intention : support_client → Modèle optimisé support
Intention : aide_code → Modèle spécialisé code
Intention : créatif → Modèle créatif
Intention : analyse → Modèle de raisonnement
Qu'est-ce qui rend une requête « complexe » ?
Indicateurs de complexité
✓ Raisonnement en plusieurs étapes nécessaire
✓ Expertise métier requise
✓ Long contexte à traiter
✓ Jugement nuancé nécessaire
✓ Enjeux élevés
Indicateurs de simplicité
✓ Recherche d'un fait unique
✓ Conversion de format simple
✓ Instruction courte et claire
✓ Faibles enjeux
✓ Sortie bien définie
Exemples concrets de routing
Bot de support client
"Quels sont vos horaires ?"
→ Routé vers FAQ + petit modèle
Coût : 0,0001 $ | Latence : 200 ms
"J'ai un litige complexe de facturation concernant..."
→ Routé vers modèle spécialisé support + marqueur d'escalade humaine
Coût : 0,005 $ | Latence : 1 s
Assistant de code
"Ajoute un commentaire à cette ligne"
→ Petit modèle rapide
Coût : 0,0002 $
"Refactorise cette fonction de 500 lignes pour la performance"
→ Grand modèle avec long contexte
Coût : 0,02 $
Assistant de recherche
"Quand a été construite la tour Eiffel ?"
→ Petit modèle (rappel factuel)
"Comparez les impacts économiques de trois politiques commerciales"
→ Grand modèle (analyse + raisonnement)
Approfondissement du pattern en cascade
L'approche en cascade est particulièrement puissante :
Étape 1 : Réception de la requête utilisateur
Étape 2 : Niveau 1 - Petit modèle (GPT-3.5/Haiku)
- →Confiant ? → Retourner la réponse
- →Pas confiant ? → Escalader
Étape 3 : Niveau 2 - Modèle moyen (GPT-4o/Sonnet)
- →Confiant ? → Retourner la réponse
- →Pas confiant ? → Escalader
Étape 4 : Niveau 3 - Grand modèle (GPT-4/Opus)
- →Retourne toujours une réponse
Avantages de la cascade
- →✓ La plupart des requêtes sont résolues par le modèle économique
- →✓ Les requêtes complexes bénéficient du meilleur modèle
- →✓ Optimisation naturelle qualité/coût
- →✓ Chemin d'escalade intégré
Implémenter un routeur simple
Approche conceptuelle
1. Analyser la requête entrante
- Longueur
- Mots-clés (ex. : « analyser », « comparer », « simple »)
- Détection du domaine
2. Attribuer un score de complexité (0-10)
- 0-3 : Simple → Petit modèle
- 4-6 : Moyen → Modèle moyen
- 7-10 : Complexe → Grand modèle
3. Router vers le modèle sélectionné
4. (Optionnel) Évaluer la qualité de la réponse
- Si qualité faible, relancer avec un modèle plus puissant
Signaux de routage
Indicateurs de requête simple :
- Courte (< 20 mots)
- Contient « qu'est-ce que », « définir », « quand »
- Question unique
Indicateurs de requête complexe :
- Longue (> 100 mots)
- Contient « analyser », « comparer », « évaluer »
- Sous-questions multiples
- Jargon technique
- Documents joints
Erreurs courantes de routing
1. Sur-routage vers les modèles coûteux
❌ Tout envoyer à GPT-4 « au cas où »
✅ Faire confiance aux petits modèles pour les tâches simples
2. Sous-routage des tâches complexes
❌ Toujours utiliser le modèle le moins cher
✅ Accepter un coût plus élevé pour les tâches critiques en qualité
3. Ignorer la latence
❌ Router uniquement en fonction du coût
✅ Considérer : les requêtes simples nécessitent des réponses rapides
4. Pas de repli
❌ Un seul modèle, pas de secours
✅ Avoir un chemin d'escalade quand la confiance est faible
Points clés à retenir
- →Le LLM routing associe les requêtes aux modèles appropriés
- →Peut réduire les coûts de 50 à 70 % sans perte de qualité
- →Routez par type de tâche, complexité ou cascade
- →Requêtes simples → modèles économiques/rapides ; complexes → modèles puissants
- →Surveillez et itérez — les règles de routage nécessitent des ajustements
Prêt à construire des workflows IA intelligents ?
Cet article a couvert le quoi et le pourquoi du LLM routing. Mais les systèmes de routage en production nécessitent des patterns d'implémentation, du monitoring et de l'optimisation.
Dans notre Module 4 — Chaînage et routage, vous apprendrez :
- →Concevoir des architectures multi-modèles
- →Implémenter la logique de routage
- →Les patterns de cascade et les replis
- →Les stratégies d'optimisation des coûts
- →Le suivi et l'amélioration de la précision du routage
Module 4 — Chaining & Routing
Build multi-step prompt workflows with conditional logic.
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FAQ
Qu'est-ce que le LLM routing ?+
Le LLM routing sélectionne automatiquement le meilleur modèle IA pour chaque requête. Les questions simples sont dirigées vers des modèles rapides et peu coûteux ; les tâches complexes vers des modèles puissants et coûteux. Il optimise coûts et latence sans sacrifier la qualité.
Pourquoi ne pas toujours utiliser le meilleur modèle ?+
Le coût et la vitesse. GPT-4 coûte 10 à 30 fois plus cher que GPT-3.5 et est plus lent. Pour « Combien font 2+2 ? », un petit modèle suffit. Le routing n'utilise les modèles coûteux que lorsque c'est nécessaire.
Comment fonctionne le routage de modèles ?+
Un classifieur (souvent un petit LLM) analyse la requête et prédit la difficulté de la tâche. En fonction de cela, il redirige vers le modèle approprié. Certains systèmes utilisent des cascades : essayer d'abord les modèles peu coûteux, puis escalader si nécessaire.
Quels sont les avantages du LLM routing ?+
Réduction des coûts de 60 à 80 % avec une qualité similaire, réponses plus rapides pour les requêtes simples, possibilité d'utiliser des modèles spécialisés pour des tâches spécifiques, et basculement automatique en cas de défaillance d'un modèle.