基于请求特征的 LLM 动态路由：成本优化算法与特征工程实践

在当今大语言模型（LLM）应用爆炸式增长的背景下，成本控制已成为企业级 AI 部署的核心挑战。根据 UIUC 团队开源的 LLMRouter 项目数据显示，通过智能路由策略可以实现30-50% 的成本降低，同时保持响应质量。这一成就的关键在于精细化的请求特征工程与动态路由决策算法。

请求特征工程：从原始查询到可路由特征

1. Token 数量特征提取

Token 数量是影响 LLM 成本的最直接因素。不同模型对 token 的定价差异显著：以 Amazon Bedrock 为例，Llama 3.2 Instruct (1B) 每百万 token 收费 $0.10，而 Llama 3.1 Instruct (70B) 则高达 $0.72，相差 7 倍以上。

工程化参数建议：

输入 token 阈值：设置 50、100、200、500、1000 等多级阈值
输出 token 预测：基于历史数据的回归模型预测输出长度
总成本估算：cost = input_tokens × input_price + predicted_output_tokens × output_price

# 特征提取示例
def extract_token_features(query, model_pricing):
    input_tokens = count_tokens(query)
    predicted_output = predict_output_length(query)
    
    features = {
        'input_tokens': input_tokens,
        'predicted_output_tokens': predicted_output,
        'token_ratio': predicted_output / max(input_tokens, 1),
        'cost_estimate': calculate_cost_estimate(
            input_tokens, predicted_output, model_pricing
        )
    }
    return features

2. 查询复杂度特征

查询复杂度直接影响模型选择决策。简单的事实查询（如 "牛顿定律是哪年发表的？"）可以由小型模型处理，而复杂的推理任务（如 "证明费马大定理"）则需要大型模型。

复杂度评估维度：

语义深度：使用 BERT 或 Longformer 等模型计算嵌入向量相似度
结构复杂度：查询长度、特殊字符比例、嵌套结构检测
领域专业性：医学术语、法律条款、编程代码等专业内容识别

3. 用户优先级与服务质量要求

企业应用中，不同用户或任务对服务质量（QoS）的要求不同。实时客服需要低延迟，而离线分析可以接受较高延迟但要求高准确率。

优先级特征矩阵：

优先级等级	最大延迟 (ms)	最小准确率	成本预算系数
关键任务	500	0.95	1.5
标准任务	2000	0.85	1.0
后台任务	10000	0.70	0.5

动态路由决策算法：成本 - 质量权衡优化

1. 基于特征权重的决策模型

LLMRouter 提供了 16 + 种路由策略，其中基于特征权重的决策模型最为实用。该模型将多个特征组合成综合评分函数：

score(model_i) = w1 × quality_prediction + w2 × (1/cost_ratio) + w3 × latency_score

权重调优建议：

成本敏感场景：w1=0.3, w2=0.5, w3=0.2
质量优先场景：w1=0.6, w2=0.2, w3=0.2
实时性要求：w1=0.2, w2=0.3, w3=0.5

2. 多目标优化算法

哈佛大学 SCORE 系统提出的多目标优化框架值得借鉴。该系统在用户指定的成本和延迟约束下最大化响应质量：

def score_routing_decision(query_features, available_models, constraints):
    feasible_models = []
    
    for model in available_models:
        # 预测质量
        quality = predict_quality(query_features, model)
        
        # 估算成本和延迟
        cost = estimate_cost(query_features, model)
        latency = estimate_latency(query_features, model)
        
        # 检查约束
        if (cost <= constraints['max_cost'] and 
            latency <= constraints['max_latency']):
            
            # 计算综合得分
            score = (quality * constraints['quality_weight'] +
                    (1 - cost/constraints['max_cost']) * constraints['cost_weight'] +
                    (1 - latency/constraints['max_latency']) * constraints['latency_weight'])
            
            feasible_models.append((model, score, quality, cost, latency))
    
    # 选择最高得分模型
    return sorted(feasible_models, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0]

3. 实时自适应调整

动态路由系统需要根据实时负载进行调整。关键参数包括：

负载感知参数：

队列长度阈值：当某个模型队列超过阈值时，临时路由到替代模型
错误率监控：连续错误率超过 5% 时触发模型降级
响应时间滑动窗口：基于最近 100 个请求计算平均响应时间

工程化实现：LLMRouter 的实践参考

1. 数据生成管道配置

LLMRouter 的数据生成管道支持 11 个基准数据集，为特征工程提供训练数据：

# config.yaml 示例配置
data_path:
  llm_data: 'data/example_data/llm_candidates/default_llm.json'
  query_data: 'data/example_data/query_data_train.jsonl'

hparam:
  embedding_model: 'longformer-base-4096'
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  
# 特征提取配置
feature_extraction:
  token_features: true
  semantic_features: true
  complexity_features: true
  user_context: true

2. 自定义路由器实现

LLMRouter 的插件系统支持自定义路由器，以下是基于请求特征的成本优化路由器示例：

from llmrouter.models.meta_router import MetaRouter
import numpy as np

class FeatureBasedCostRouter(MetaRouter):
    """基于请求特征的成本优化路由器"""
    
    def __init__(self, yaml_path: str):
        super().__init__(model=None, yaml_path=yaml_path)
        self.llm_names = list(self.llm_data.keys())
        
        # 特征权重配置
        self.weights = {
            'token_cost': 0.4,
            'predicted_quality': 0.3,
            'current_load': 0.2,
            'user_priority': 0.1
        }
    
    def extract_features(self, query_input: dict) -> dict:
        """提取请求特征"""
        query = query_input['query']
        user_context = query_input.get('user_context', {})
        
        return {
            'token_count': len(query.split()),
            'contains_code': self._detect_code(query),
            'complexity_score': self._estimate_complexity(query),
            'user_priority': user_context.get('priority', 1),
            'time_sensitivity': user_context.get('time_sensitive', False)
        }
    
    def route_single(self, query_input: dict) -> dict:
        """单查询路由决策"""
        features = self.extract_features(query_input)
        
        best_model = None
        best_score = -float('inf')
        
        for model_name in self.llm_names:
            model_info = self.llm_data[model_name]
            
            # 计算各项得分
            token_cost_score = self._calculate_token_cost_score(features, model_info)
            quality_score = self._predict_quality_score(features, model_info)
            load_score = self._get_load_score(model_name)
            priority_score = self._calculate_priority_score(features)
            
            # 加权综合得分
            total_score = (
                self.weights['token_cost'] * token_cost_score +
                self.weights['predicted_quality'] * quality_score +
                self.weights['current_load'] * load_score +
                self.weights['user_priority'] * priority_score
            )
            
            if total_score > best_score:
                best_score = total_score
                best_model = model_name
        
        return {
            "query": query_input['query'],
            "model_name": best_model,
            "predicted_llm": best_model,
            "routing_score": best_score,
            "features": features
        }

3. 监控与调优参数

关键监控指标：

路由准确率：预测模型与实际最佳模型的匹配度
成本节约率：(baseline_cost - actual_cost) / baseline_cost
质量保持率：路由后响应质量与基准质量的比值
决策延迟：路由算法执行时间，应小于 50ms

调优建议：

初始阶段：使用保守策略，优先保证质量
稳定阶段：逐步调整成本权重，寻找最优平衡点
扩展阶段：引入个性化路由，根据用户历史调整权重

风险控制与最佳实践

1. 数据质量保障

路由决策的准确性高度依赖训练数据质量：

数据代表性：确保训练数据覆盖所有预期查询类型
标签准确性：人工审核关键样本的路由标签
持续更新：定期用新数据重新训练路由模型

2. 故障转移机制

必须设计健壮的故障转移策略：

降级路由：当首选模型不可用时自动选择次优模型
超时控制：设置模型响应超时阈值（建议：关键任务 500ms，标准任务 2s）
熔断机制：连续失败率达到阈值时暂时禁用问题模型

3. A/B 测试框架

实施科学的 A/B 测试验证路由效果：

class RoutingExperiment:
    def __init__(self):
        self.control_group = RandomRouter()  # 随机路由基准
        self.treatment_group = FeatureBasedCostRouter()  # 实验组
        
    def run_experiment(self, queries, duration_days=7):
        # 分配流量：50%对照组，50%实验组
        results = {
            'cost_savings': [],
            'quality_impact': [],
            'latency_change': []
        }
        
        # 收集指标并统计分析
        return self._analyze_results(results)

未来发展方向

1. 个性化路由增强

当前 LLMRouter 已支持个性化路由，未来可进一步：

用户画像构建：基于交互历史学习用户偏好
上下文感知：考虑对话历史和任务上下文
实时偏好调整：根据用户反馈动态更新路由策略

2. 多模态路由扩展

随着多模态模型发展，路由系统需要支持：

模态识别：自动检测输入内容类型（文本、图像、音频）
跨模态路由：为多模态查询选择合适的多模态模型
混合模态处理：协调多个单模态模型处理复杂多模态任务

3. 在线学习与自适应

实现真正的自适应路由系统：

增量学习：在不重新训练的情况下吸收新数据
漂移检测：监控数据分布变化并自动调整
强化学习：基于用户反馈优化路由策略

结语

基于请求特征的 LLM 动态路由不仅是成本优化工具，更是构建高效、可靠 AI 系统的核心组件。通过精细的特征工程、智能的决策算法和工程化的实现策略，企业可以在保证服务质量的同时显著降低运营成本。

如哈佛大学 SCORE 系统研究所指出的，智能路由系统需要在成本、延迟和质量之间找到最优平衡。LLMRouter 等开源项目为这一目标提供了坚实基础，而持续的特征工程和算法优化将是未来发展的关键方向。

关键实践要点总结：

建立多维度的请求特征体系
实施基于权重的多目标优化决策
设计完善的监控和故障转移机制
采用科学的 A/B 测试验证效果
持续迭代优化特征和算法参数

通过系统化的方法实施 LLM 路由策略，企业不仅能够实现显著的成本节约，还能为用户提供更加个性化和高效的服务体验。

资料来源：

LLMRouter GitHub 仓库：https://github.com/ulab-uiuc/LLMRouter
SCORE: Cost- and Latency-Constrained Routing for LLMs (ICLR 2025 Workshop)

基于请求特征的LLM动态路由：成本优化算法与特征工程实践