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Möglicher AufbauHR & Abläufe

Model Router Gateway: pro Schritt das kleinste Modell

Ein Gateway, das jede Aufgabe an das günstigste Modell routet, das Ihren Eval besteht — Frontier nur für den harten Schritt. Demo-Referenzarchitektur.

Branche
Branchenübergreifend · KI-Betrieb
Aufbau, geschätzt
3–5 Wochen

Auf einen Blick

Es beginnt mit
Aufgabe kommt rein
Die Maschine übernimmt
8 von 8 Schritten
Beim Menschen bleibt
Nichts — der Ablauf läuft durch
Unterm Strich
kleinstes Modelldas den Test besteht

Das Problem

Die meisten Automatisierungen schicken jeden Schritt an dasselbe teure Großmodell — auch das simple „ist das eine Rechnung? ja/nein". Das ist ein LKW für den Brötchenholdienst.

Diese Demo zeigt das Gegenteil: ein Gateway, das pro Schritt entscheidet, welches Modell reicht — und die Frontier nur dann ruft, wenn die Aufgabe sie wirklich braucht.

Die Branche verschiebt sich von „mehr Parameter" zu „Intelligenz pro Euro". Ein 7B-SLM ist grob 10–30× günstiger als ein 70–175B-Modell (NVIDIA, 2025) und reicht für die repetitiven Routine-Aufgaben, die Agenten zum Großteil ausmachen — klassifizieren, extrahieren, routen, formatieren. Gleichzeitig fällt der Preis für ein festes Fähigkeitsniveau dramatisch (LLMflation: grob 10×/Jahr).

Nur: Die meisten Mittelständler nutzen das nicht. Sie haben (a) ein Modell fest verdrahtet — Lock-in, kein Wechsel wenn Preise fallen, (b) keinen Eval, um zu wissen, ob ein kleineres Modell reicht, und (c) keine Sicht auf die Kosten pro Schritt. Ergebnis: Sie zahlen Frontier-Preise für SLM-Arbeit.

Ehrliche Grenze: Für harte, breite Aufgaben (offenes Reasoning) bleibt das große Modell überlegen — Inference-Compute substituiert Parameter nur teilweise. Das Routing muss diese Grenze respektieren, nicht ignorieren.

Der Ablauf, Schritt für Schritt

Scrollen Sie durch. Das Diagramm bleibt stehen und markiert den Schritt, bei dem Sie gerade sind.

Der Ablauf01 / 08
  1. 01

    Aufgabe kommt rein

    Schritt im Workflow

    Ein Schritt in Ihrem Workflow braucht ein Modell — klassifizieren, extrahieren, zusammenfassen oder eine schwierige Synthese. Statt blind das Großmodell zu rufen, geht die Aufgabe an den Router.

  2. 02

    Klassifizieren & Eval

    Typ · Schwierigkeit

    Der Router bestimmt Typ und Schwierigkeit der Aufgabe und prüft sie gegen den hinterlegten Eval — den kleinen, ehrlichen Test pro Aufgabentyp.

  3. 03

    Modell-Router

    OpenRouter · LiteLLM

    Das modell-agnostische Gateway (OpenRouter / LiteLLM) abstrahiert über 400+ Modelle. Der Anbieter ist Konfiguration, kein fest verdrahteter Code — Sie wechseln, wenn Preise fallen.

  4. 04Verzweigung

    SLM reicht?

    Die Entscheidung: Reicht ein kleines Modell (SLM) für diese Aufgabe — besteht es den Eval — oder braucht es die Frontier?

  5. 05

    SLM ausführen

    günstig · schnell

    Routine-Aufgaben (der Großteil) laufen auf einem günstigen, schnellen SLM. Grob 10–30× billiger als ein Großmodell und für klassifizieren, extrahieren, routen völlig ausreichend.

  6. 06

    Frontier-Modell

    Eskalation · harte Aufgabe

    Nur die nachweislich harten Fälle eskalieren auf ein Frontier-Modell. Den Spitzenpreis zahlen Sie gezielt — nicht pauschal für jeden Aufruf.

  7. 07

    Kosten & Eval loggen

    pro Schritt

    Jeder Aufruf wird mit Modell, Kosten und Eval-Ergebnis geloggt. Sie sehen Ausgaben pro Schritt, pro Modell, pro Tag — keine Überraschung auf der Monatsrechnung.

  8. 08

    Ergebnis + Kostensicht

    zurück in den Workflow

    Das Ergebnis geht zurück in den Workflow — erzeugt vom kleinsten Modell, das die Aufgabe besteht, bei voller Kostensicht.

Was sich ändert

Möglicher Aufbau, kein fertiges Produkt

Die Zahlen sind modellierte Zielwerte für einen möglichen Aufbau, abgeleitet aus Branchenwerten und eigenen Tests. Sie stammen nicht aus einem Kundenprojekt, echte Werte hängen von Ihrem Betrieb ab. Wir verkaufen diesen Aufbau nicht als fertiges Produkt: Wir messen, wo Ihr Engpass liegt, und bauen dann mit Ihrem Team. Für zertifizierungspflichtige Systeme (etwa KIS, gematik, DATEV-zertifiziert) arbeiten wir mit spezialisierten Partnern.

Vorher vs. Nachher

AspektVorherNachher
ModellwahlVorher: ein Großmodell für allesNachher: pro Schritt passend geroutet
Routine-AufgabenVorher: Frontier-PreisNachher: SLM-Preis
Harte AufgabenVorher: gleiches Modell wie RoutineNachher: gezielte Frontier-Eskalation
AnbieterwechselVorher: Code-UmbauNachher: Konfiguration
KostensichtVorher: Sammelrechnung am MonatsendeNachher: Kosten pro Schritt live

Technik

Technologie-Stack

n8n (self-hosted)OpenRouter / LiteLLMkleine + Frontier-ModelleEval-SuitePostgreSQL (Kosten-/Eval-Log)Grafana (Kosten-Dashboard)

Integrationen

Systeme, an die dieser Aufbau anschließen kann

n8n (self-hosted)Orchestrierung
Zentrale Engine: Klassifikation, Routing-Regeln, Eskalation und Logging
OpenRouter / LiteLLMModell-Abstraktion
Eine API über 400+ Modelle; Anbieterwechsel per Konfiguration
SLM + Frontier-ModelleInferenz
Kleine Modelle für Routine, Frontier auf Abruf für harte Aufgaben
Eval-SuiteQualitätskontrolle
Aufgabenspezifische Tests entscheiden, welches Modell durchgereicht wird
PostgreSQLKosten-/Eval-Log
Protokoll aller Aufrufe mit Modell, Kosten und Testergebnis
GrafanaKosten-Dashboard
Ausgaben pro Schritt, Modell und Tag — live sichtbar

Sicherheit & Compliance

Worauf der Aufbau achtet

Datensouveränität durch Self-Hosting
Gateway, Evals und Logs laufen self-hosted. Mit LiteLLM bleibt sogar die Modell-Abstraktion im eigenen Haus — kein Zwang, Prompts über einen fremden Router zu schicken.
Kein Lock-in by Design
Modelle und Anbieter liegen hinter einer Abstraktion und sind per Konfiguration austauschbar. Der teuerste Lock-in ist der, den man sich in den Code schreibt — den vermeidet dieses Setup bewusst.
Kosten- & Eval-Log auditierbar
Jeder Aufruf wird mit Modell, Kosten und Eval-Ergebnis protokolliert — nachvollziehbar, welches Modell welche Aufgabe mit welchem Resultat bearbeitet hat.
Kein Qualitätsversprechen ohne Evals
Das Routing ist nur so gut wie die hinterlegten Tests. Ehrlich gerahmt: Die Evals sind der Kern — ohne sie ist „kleineres Modell" ein Glücksspiel, mit ihnen eine Messung.

Häufige Fragen

In der Demo qualitativ ja, weil Routine-Arbeit auf günstige Modelle wandert. Die echte Ersparnis hängt von Ihrem Aufgabenmix ab — deshalb messen wir sie mit Ihren Evals, statt eine Zahl zu versprechen.
Nur wenn Ihr Eval schlecht ist. Das Routing nimmt ein kleineres Modell ausschließlich, wenn es den Test besteht — sonst eskaliert es zur Frontier. Die Qualität hängt am Test, nicht am Modellnamen.
Die Abstraktion ist selbst austauschbar (LiteLLM self-hosted als Alternative). Genau darum geht es: weder ein Modell noch ein Gateway als Lock-in. Self-hosted bleibt die Kontrolle bei Ihnen.
Nein, eine Demo-Referenzarchitektur. Sie zeigt das Prinzip; Routing-Regeln und Evals werden auf Ihre Aufgaben zugeschnitten. Ich biete Beratung zur Architektur und die Umsetzung an, kein Standardprodukt.