Token Master: Architekturkonzept zur Einsparung von 30-70% bei KI-Agenten-Kosten
Ein Community-Mitglied hat Token Master vorgeschlagen — ein detailliertes Architekturkonzept fuer intelligentes Multi-Modell-Routing, das die Kosten fuer KI-Agenten um 30-70% reduzieren koennte.
Die Kernerkenntnis
Kernprinzip: Modelle als austauschbare zustandslose Worker behandeln, nicht als persistente Gespraechspartner.
Architekturkomponenten
- Gemeinsame Zustandsschicht — Code-Repo, Aufgabengraph, Vektorspeicher, strukturierte Zusammenfassungen
- Policy Engine — Verfolgt Ausgaben, Ratenlimits, Latenz; waehlt Modell pro Aufgabe
- Modell-Pool — High-End (GPT/Claude), Mittelklasse (Mixtral/Qwen), guenstige Masse (kleine Open-Source-Modelle)
- Validierungsstufe — Tests, Metriken, optionales Kritikmodell
Warum es funktioniert
Typisches Muster: 60-80% der Aufgaben sind von Mittelklasse-Modellen loesbar, 10-20% brauchen Premium-Modelle, 5-10% erfordern Wiederholungen. Bei angemessenem Routing sinken die Kosten erheblich.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/openclaw
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