Bases de référence pour le routage des modèles pour l'utilisation de Claude et OpenAI
Un développeur sur r/openclaw a partagé ses bases actuelles de routage de modèles pour travailler avec les modèles Claude et OpenAI. La configuration attribue des modèles spécifiques à différents types de tâches en fonction de la complexité et des considérations de coût.
Attributions principales des modèles
La table de routage comprend :
- Tâches par défaut/générales : Claude Haiku 4.5 - "Base rapide et économique pour la plupart des tâches"
- Architecture et conception : Claude Sonnet 4.6 - "Raisonnement complexe nécessaire"
- Analyse de sécurité : Claude Sonnet 4.6 - "La résistance aux injections est importante"
- Débogage : Claude Sonnet 4.6 - "Après 2 tentatives infructueuses avec Haiku"
- Décisions majeures : Claude Sonnet 4.6 - "Impact multi-projets"
- Toutes les tâches de codage : ChatGPT 5.3 Codex - "Écriture, débogage, revue, architecture de base de code"
- Raisonnement avancé : Claude Opus 4.6 - "Uniquement si Sonnet ne peut pas le résoudre"
Stratégie de repli
Lorsque les modèles Anthropic ne sont pas disponibles :
- Tâches standard → GPT-5 Mini
- Tâches complexes → GPT-5.4
Règles d'optimisation des coûts
Le développeur spécifie de ne jamais utiliser de modèles premium pour :
- Lectures/écritures de fichiers
- Questions simples
- Mises à jour de statut
- Mise en forme
- Tout ce que Haiku gère en une seule fois
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also
Guide pour Homelab V100 SXM2 NVLink : Construire 64 Go de VRAM unifiée pour environ 1 100 $
Un guide complet détaille comment construire un homelab V100 SXM2 avec 64 Go de VRAM unifiée par NVLink pour environ 1 100 $ en utilisant du matériel chinois rétro-conçu, couvrant l'approvisionnement en matériel, les estimations de performances et la compatibilité logicielle.
Tâches Cron vs Heartbeat : Optimiser l'utilisation des jetons OpenClaw et la cohérence d'exécution
Un développeur senior partage des conseils pratiques sur l'utilisation de Cron plutôt que Heartbeat pour réduire la consommation de tokens et améliorer la cohérence d'exécution dans OpenClaw, avec des exemples concrets et une méthode par script shell.
Architecture mémoire à trois couches pour le contexte persistant de l'agent OpenClaw
Un développeur a construit un système de mémoire à 3 couches sur l'infrastructure d'OpenClaw pour empêcher les agents de démarrer chaque session sans contexte. L'architecture comprend des fichiers d'espace de travail L1 injectés à chaque tour, une recherche de mémoire sémantique L2 et des documents de référence L3 ouverts à la demande.
Arrêtez de demander quel modèle d'IA utiliser : Acheminez les tâches vers les niveaux Haiku, Sonnet et Opus
Utilisez au moins trois modèles par type de tâche : niveau Haïku pour la lecture/résumé, niveau Sonnet pour écrire du code, et niveau Opus uniquement pour les refontes multi-fichiers et le débogage. La configuration d'un utilisateur achemine 40 % vers des modèles bon marché, 35 % vers des modèles intermédiaires, 25 % vers des modèles de pointe, pour un coût d'environ 30 à 40 $/mois.