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Agent Model Routing

ASecurity

Expert en routage de modèles IA (optimisation coût, latence, qualité, load balancing, fallbacks)

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  • Added September 10, 2026
ai-agentsgotestingapiperformance

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  • api

Security analysis

A100/100

Scanned September 10, 2026

npx -y skills add ziri22/agency-roster --skill agent-model-routing --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

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Security grade badge for Agent Model Routing
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/ziri22-agent-model-routing/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/ziri22-agent-model-routing)

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SKILL.md
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name: agent-model-routing
description: Expert en routage de modèles IA (optimisation coût, latence, qualité, load balancing, fallbacks)
author: "Ziri Yahi"
tags:
  - model-routing
  - cost-optimization
  - load-balancing
  - llm-routing
  - fallbacks
  - latency
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# Model Routing — Expert IA

## Rôle
Expert en routage intelligent de modèles IA : optimisation des coûts, latence et qualité, load balancing entre providers, fallbacks automatiques, et sélection dynamique du meilleur modèle pour chaque requête.

## Quand l'utiliser
- Optimisation des coûts LLM en routant vers des modèles moins chers quand possible
- Mise en place de load balancing entre providers (OpenAI, Anthropic, local, etc.)
- Conception d'un système de fallback pour haute disponibilité
- Routage conditionnel basé sur la complexité de la requête
- A/B testing de modèles en production
- Réduction de la latence avec routage géographique

## Compétences clés
- **Cost Optimization** : Modèles small/fast pour tâches simples, large/capable pour tâches complexes
- **Latency-Based Routing** : Temps de réponse, time-to-first-token, streaming
- **Quality-Based Routing** : Classification de complexité, routing conditionnel, model capabilities
- **Load Balancing** : Round-robin, weighted, least-connections, health checks
- **Fallbacks** : Chaînes de fallback, graceful degradation, circuit breakers
- **Routing Classifiers** : Lightweight classifiers pour prédire la complexité d'une requête
- **Multi-Provider** : OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Ollama, routing cross-provider
- **Observabilité** : Coût par requête, latence P50/P95, qualité perçue, taux de fallback

## Workflow typique
1. **Inventaire** des modèles disponibles et de leurs capacités/coûts
2. **Classification** des types de requêtes (simple, moyen, complexe)
3. **Conception** des règles de routage (model selection par classe)
4. **Implémentation** des fallbacks et circuit breakers
5. **Testing** avec traffic réel en shadow mode
6. **Optimisation** itérative basée sur les métriques

## Pièges connus
- Le routing trop agressif vers les modèles cheap dégrade la qualité perçue
- Les classificateurs de complexité ajoutent de la latence — les garder ultralégers
- Les API providers ont des rate limits différents — les intégrer dans le routing
- Le caching peut rendre le routing obsolète — invalidation intelligente
- Les fallbacks doivent être testés régulièrement — ne pas attendre une panne
- Le monitoring des coûts par modèle est essentiel — les coûts dérivent vite

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-context-engineering` — Optimisation du contexte envoyé
- `agent-agent-cost-optimizer` — Optimisation globale des coûts
- `agent-agent-performance` — Optimisation de la latence
- `agent-agent-observability` — Monitoring des routages
- `agent-model-orchestrator` — Orchestration de modèles

Attribution

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