Multi-Model-Routing reduziert die OpenClaw-API-Kosten um 50 %.

Multi-Modell-Routing-Ansatz für OpenClaw

Ein Entwickler teilte seine Erfahrungen mit der Reduzierung der OpenClaw-API-Kosten durch die Implementierung eines automatischen Routings verschiedener Aufgaben an verschiedene KI-Modelle. Der Ansatz wurde entwickelt, nachdem bemerkt wurde, dass das nächtliche Ausführen von Agents die Guthaben schnell aufbrauchte.

Aufgabenspezifisches Modell-Routing

• Komplexe Denkaufgaben (Architekturentwurf, Fehlerbehebung) werden an Claude weitergeleitet
• Dateioperationen und mechanische Aufgaben (Dateilesen, Testgenerierung, grep-Operationen) laufen über DeepSeek
• Mittelschwere Aufgaben werden von Gemini oder GPT bearbeitet

Ergebnisse und Erkenntnisse

Nach der Implementierung dieses Routing-Systems für zwei Wochen:

• Die API-Kosten sanken um etwa 50 %
• Es wurde kein Qualitätsabfall bei der Aufgabenbearbeitung festgestellt
• Ratenbegrenzungen waren kein Problem mehr

Der Entwickler stellte fest, dass etwa 40 % dessen, was ein Agent tut, fortschrittliche Denkfähigkeiten erfordern, während die verbleibenden 60 % aus mechanischen Aufgaben bestehen, die jedes solide Modell effektiv bewältigen kann.

Dieser Ansatz zeigt, wie strategische Modellauswahl basierend auf Aufgabenanforderungen die API-Kosten erheblich senken kann, ohne die Funktionalität zu beeinträchtigen. Der Entwickler ist offen für Diskussionen über Implementierungsdetails mit anderen, die an ähnlichen Einrichtungen interessiert sind.