Infraestructura unificada para desarrollar, evaluar y desplegar enrutadores de LLM | Cómo elegir automáticamente el modelo de lenguaje óptimo para cada consulta y reducir costes de inferencia | Pipeline completo de routing de modelos para producción en sistemas de serving de LLMs

Abstract

PROBLEMA: elegir qué LLM responde cada consulta es decisivo para el coste, la latencia y la calidad de un servicio, y los routers que automatizan esa elección se están convirtiendo en piezas estándar de la infraestructura; sin embargo, cada equipo construye los suyos de forma ad hoc, sin herramientas comunes para desarrollarlos, medirlos y llevarlos a producción, lo que impide comparar estrategias y adoptar el routing de forma fiable. SOLUCIÓN: LLMRouter es una infraestructura unificada para desarrollar, evaluar y desplegar routers de LLM. Proporciona interfaces y módulos reutilizables para definir políticas de enrutamiento, conectarlas a distintos modelos front-end y back-end, medir su calidad en vivo y servirlas como un componente más de la pila de inferencia. METODOLOGÍA: la propuesta es un framework modular con componentes de entrenamiento del enrutador, evaluación offline sobre consultas etiquetadas por dificultad, evaluación online tipo A/B y despliegue con balanceo dinámico; el trabajo incluye benchmarks y casos de uso donde se compara el routing basado en dificultad frente a servir siempre el modelo más grande. RESULTADOS: el estudio reporta que el enrutamiento por dificultad reduce coste y latencia manteniendo la calidad de respuesta, y que la infraestructura unificada acelera el ciclo de experimentación y reduce el esfuerzo de integración en entornos de producción. RELEVANCIA: el routing es inferencia eficiente aplicada al serving de LLMs: permite a sistemas RAG y a agentes escalar con presupuesto limitado, un tema central para el despliegue económico de modelos de lenguaje.