Ramp Router 声称可将AI成本降低高达30%

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llm-router cost-optimization open-source ai-infrastructure model-selection openai-compatible

摘要

Ramp 正在开源其内部 LLM 路由器，该路由器能根据每个请求自动选择最佳模型，以优化成本和性能。

Ramp 使用内部 LLM 路由器已有数年，现在他们将其公开。其卖点本质上是一个兼容 OpenAI 的端点，能够根据 GPT、Claude、Gemini、Grok、Qwen、DeepSeek 等模型之间的定价和能力变化，自动为每个请求选择最佳模型。也许我漏掉了什么，但如果它确实运作良好，这可能会节省大量工程时间。有人研究过他们是如何决定每个请求由哪个模型处理吗？主要是成本优化、延迟、质量基准，还是更动态的因素？好奇大家是否认为这是 AI 基础设施的发展方向，或者大多数公司仍会希望自行管理模型选择。
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