Roteador de inferência de LLM orientado a SLO
Zeeshan · @zeeshan_utd12,8 mil visualizações no X
Camada de decisão tipada que usa o Jev para escolher o LLM ideal para cada requisição. A escolha considera a qualidade prevista da resposta, a latência, o custo e a carga atual de cada backend, de modo que o roteamento respeite os níveis de serviço definidos sem mandar tudo para o modelo mais caro.
O que o Jev decide aqui?
Para cada requisição, o Jev escolhe (Choice) qual LLM deve atendê-la entre os backends disponíveis.
Por que isso importa?
Quem opera vários modelos em produção enfrenta um equilíbrio constante entre qualidade, velocidade e gasto. Regras fixas não reagem à carga do momento, e usar um LLM para decidir o roteamento adiciona justamente a latência que se quer evitar. Um roteador rápido e tipado encaixa bem nessa camada.
O padrão é útil para plataformas com assistente embutido, APIs de IA com planos diferentes e produtos que precisam de fallback quando um provedor fica lento. O cuidado é alimentar o state com dados de carga atualizados e monitorar se o roteamento está cumprindo o SLO de fato, não só economizando.