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Hybrider LLM-Router für lokale Agentensysteme optimiert Latenz und Kosten

Dieser technische Bericht beschreibt eine produktionsreife, hybride LLM-Routing-Architektur, die Prompts dynamisch zwischen lokalen Small Language Models und Cloud-Frontier-APIs verteilt, um Latenz, Kosten und Zuverlässigkeit zu optimieren. Der Router nutzt drei Signalvektoren – Constraint-Dichte, Kontextdruck und einen leichtgewichtigen Scout-Klassifizierer mit rund 1B Parametern und unter 50 ms Latenz –, um über lokale Inferenz oder Cloud-Modelle zu entscheiden. Quantisierungs-Benchmarks (q4_K_M vs. q8_0/GGUF) zeigen, dass q4_K_M für Routinen geeignet ist, bei strukturiertem Tool-Calling jedoch versagt; daher werden q8_0-Segmente empfohlen. Die Implementierung setzt auf asynchrone parallele Evaluierung mittels asyncio, typsichere Validierung durch Pydantic mit automatischem Fallback auf die Cloud bei Validierungsfehlern sowie umfassende Observability-Metriken. Damit bietet der Ansatz signifikante Vorteile hinsichtlich Computational Sovereignty und Wirtschaftlichkeit für den professionellen Einsatz im Engineering.