RelayPlane Open Source Proxy zeigt 73 % Kostensenkung durch Claude-Modell-Routing

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 7. April 2026🔗 Source
RelayPlane Open Source Proxy zeigt 73 % Kostensenkung durch Claude-Modell-Routing
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Open-Source-Proxy für Claude-API-Routing

RelayPlane ist ein Open-Source-, npm-nativer Proxy, der vor der Anthropic API sitzt. Das Tool wurde mit Claude Code entwickelt, was die Entwicklung beschleunigte. Es ist kostenlos selbst zu hosten und dafür ausgelegt, das Routing zwischen verschiedenen Claude-Modellen basierend auf der Eingabeaufforderungskomplexität zu handhaben.

Benchmark-Ergebnisse und Konfiguration

Der Benchmark verwendete eine gemischte Arbeitslast mit 60 % einfachen und 40 % komplexen Aufgaben. Zwei Szenarien wurden verglichen:

  • Direkt (alle Sonnet): p50-Latenz 1,55 s, Kosten pro 10 Anfragen 0,0323 $
  • Über RelayPlane mit Routing: p50-Latenz 0,78 s, Kosten pro 10 Anfragen 0,0086 $

Dies entspricht einer Kostensenkung von 73,4 %. Bei 10.000 Anfragen pro Tag entspricht dies etwa 712 $ monatlicher Einsparungen.

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Routing-Konfiguration

Die Routing-Konfiguration ist unkompliziert:

{
  "routing": {
    "complexity": {
      "enabled": true,
      "simple": "claude-haiku-4-5",
      "moderate": "claude-sonnet-4-6",
      "complex": "claude-opus-4-6"
    }
  }
}

Die Routing-Logik verwendet einen Komplexitätsklassifikator, der Tokenanzahl, Code-Indikatoren und analytische Schlüsselwörter prüft. Antwort-Header enthalten x-relayplane-routed-model, um zu überprüfen, welches Modell die Anfrage tatsächlich verarbeitet hat.

Modellpreise und Routing-Logik

Das Routing-System leitet Eingabeaufforderungen basierend auf der Komplexität an geeignete Modelle weiter:

  • Einfache Eingabeaufforderungen → Haiku (0,80 $ pro Million Token)
  • Mittlere Eingabeaufforderungen → Sonnet (3 $ pro Million Token)
  • Komplexe Eingabeaufforderungen → Opus (15 $ pro Million Token)

Der Autor merkt an, dass der Klassifikator nicht perfekt ist, aber "gut genug, um den größten Teil der Einsparungen zu erfassen". Die vollständige Benchmark-Methodik ist in einem Gist verfügbar, der im Quellmaterial verlinkt ist.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

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