如何构建根据复杂度进行路由的 LLM 路由器
- 作者
- 姓名
- Nino
- 职业
- Senior Tech Editor
大语言模型路由器充当应用程序与模型提供商之间的核心桥梁，通过动态评估每个传入请求来选择最合适的模型。与将所有调用绑定到单一旗舰模型不同，基于复杂性的路由器能够将常规的数据提取或简短事实问答分发给高性价比的模型，同时将复杂的多步骤推理任务留给高性能模型。本文将详细介绍如何在 Go 语言编写的开源 LLM 网关 Bifrost 中配置和部署复杂性路由器，确保应用代码无需任何修改即可实现智能分流。
理解大语言模型路由策略
大多数工程团队最初会在代码中为每个调用点硬编码一个固定模型。这种方法在请求单一的场景下表现尚可，但当面对诸如开发者聊天助手这类同时接收琐碎问候和复杂调试请求的综合端点时，就会暴露出明显短板。过度配置会导致 API 成本激增，而配置不足则会损害响应质量。
现代 API 网关通过动态路由完美解决了这一困境。下表对比了常见的几种路由范式：
| 方案 | 模型选择方式 | 适用场景 | 主要局限性 |
|---|---|---|---|
| 硬编码调用点 | 开发者在代码中指定单一模型 | 请求类型单一的端点 | 简单请求造成浪费，复杂请求性能不足 |
| 请求头/元数据规则 | 基于请求头、团队或类型的 CEL 规则 | 按租户、区域或环境路由 | 无法洞察实际任务难度 |
| 复杂性路由器 | 分类器指定层级，CEL 规则映射模型 | 混合难度的聊天、助手和智能体 | 每次路由增加一次分类开销 |
配置决策模型分类器
Bifrost v2.3.0 引入了原生复杂性路由功能，支持决策模型和语义分类器两种核心机制。决策模型使用轻量级专用分类模型（默认采用 Typesafe Jev）来针对各层级定义评估当前请求。
要配置决策模型，请更新网关配置文件：
\{
"governance": \{
"complexity_analyzer_config": \{
"classifier": "decision