Routerly: Самостоятельно размещаемый шлюз для LLM с политиками маршрутизации в реальном времени и контролем бюджета

Routerly — это саморазмещаемый шлюз для LLM, созданный для устранения пробелов в существующих решениях. Разработчик создал его, потому что OpenRouter является облачным, и ему хотелось чего-то, что можно запускать на собственной инфраструктуре, в то время как маршрутизация в LiteLLM казалась слишком ручной, несмотря на хорошую работу с бюджетированием.
Основные возможности
Вместо того чтобы жёстко прописывать конкретную модель в вашем приложении, Routerly позволяет определять политики маршрутизации, которые определяют выбор модели во время выполнения. Доступные политики включают:
- Самая дешёвая
- Самая быстрая
- Самая способная
- Комбинации этих политик
Контроль бюджета работает на уровне проекта с фактическим отслеживанием затрат на токен, обеспечивая детальное управление расходами.
Совместимость и использование
Routerly совместим с OpenAI, что означает, что его можно легко внедрить в существующие рабочие процессы без изменения кода. В частности, упомянутые совместимые инструменты включают:
- Cursor
- LangChain
- Open WebUI
Он работает с "любыми другими" инструментами, которые используют формат API OpenAI.
Текущий статус
Разработчик признаёт, что есть некоторые шероховатости, и ищет обратную связь от сообщества по следующим вопросам:
- Что не работает
- Чего не хватает
- Имеет ли логика маршрутизации смысл на практике
- Решает ли это реальную проблему, с которой сталкиваются люди
Инструмент полностью бесплатный и с открытым исходным кодом, без коммерческой рекламы. Разработчик сосредоточен на практической обратной связи от технического сообщества.
Ресурсы
- Репозиторий на GitHub: https://github.com/Inebrio/Routerly
- Веб-сайт: https://www.routerly.ai
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

HTML-артефакты заменяют Google Документы для технической документации, но им не хватает комментирования
Артефакты HTML, созданные Claude, заменяют Google Docs для длинных технических документов, таких как отчёты о внезапных задачах и архитектурные заметки, но изолированный iframe не позволяет добавлять встроенные комментарии и функции рецензирования.

Agents Elements: панель управления macOS для установок Claude Code и Codex
Нативное SwiftUI-приложение для macOS, которое сканирует ~/.claude и ~/.codex, показывая установленные навыки, подагенты, команды, плагины, MCP-серверы, хуки и статус сессий с информацией об использовании токенов.

Патина: Навык Claude Code для обнаружения и переписывания шаблонов ИИ-текста
Разработчик создал навык Claude Code под названием patina, который определяет 112 шаблонов, делающих текст, сгенерированный ИИ, очевидным на четырёх языках, а затем переписывает отмеченные фрагменты. Инструмент включает режимы только для обнаружения, оценки и итеративного переписывания.

Проект автоисследований Карпати: ИИ-агенты проводят ночные эксперименты по обучению LLM.
Андрей Карпати выпустил минимальный проект автоисследований, в котором ИИ-агент редактирует train.py, запускает 5-минутные эксперименты по обучению nanochat, проверяет, улучшился ли val_bpb, и повторяет это в течение ночи на одном GPU.