Roteamento de prompts entre LLMs em produção
Starchild · @StarchildOnX5,7 mil visualizações no X
Aplicação profissional que integrou o Jev para decidir qual LLM atende cada prompt. Classificando os prompts em tempo real, o roteamento ficou muito mais barato e mais rápido do que a abordagem anterior de classificação, com tempo médio de cerca de 140 milissegundos por decisão, o que mantém a experiência fluida para o usuário.
O que o Jev decide aqui?
Para cada prompt recebido, o Jev escolhe (Choice) qual LLM deve processá-lo.
Qual foi o resultado?
Classificação de prompts cerca de 20x mais barata e 6x mais rápida; média de ~140 ms por decisão.
Por que isso importa?
Nem toda pergunta precisa do modelo mais caro. Roteamento inteligente economiza em pedidos simples e reserva capacidade para os complexos, mas só compensa se a própria etapa de roteamento for barata e rápida, algo difícil quando ela também é um LLM generativo.
O padrão é útil para chatbots de atendimento, assistentes dentro de SaaS e ferramentas de conteúdo com vários modelos disponíveis. O cuidado é acompanhar a qualidade das respostas por rota: se prompts difíceis estão caindo no modelo mais simples, a economia aparece no custo e o problema aparece na satisfação do usuário.
Post original
Starchild
@StarchildOnX
Starchild just became the first professional-grade app to integrate Jev from @typesafeai We use Jev to help route to LLMs which gave a 20x decrease in cost and 6x increase in speed for prompt classification Here it is classifying prompts in real-time (avg time was 140ms)
