Model routing: el modelo adecuado para la tarea adecuada

No toda tarea necesita el modelo más potente (y más caro) — el model routing ahorra costes sin sacrificar calidad.

El problema

Un modelo potente como Claude Opus es bueno en razonamiento complejo, pero caro y a menudo más lento. Un modelo barato y rápido como Claude Haiku suele ser igual de bueno para tareas sencillas y mecánicas — y cuesta una fracción. Usar el modelo más caro para todo quema dinero sin ganar calidad.

Qué significa model routing

Model routing significa repartir distintas tareas entre modelos de distinta potencia: un modelo potente asume el papel de orquestador (orchestrator) — planifica, descompone tareas complejas y toma las decisiones difíciles. Los modelos más baratos se encargan de subtareas mecánicas: clasificar, dar formato, resúmenes sencillos, código rutinario.

La propia recomendación de Anthropic

Anthropic describe el routing como un patrón de agente propio: dirigir las peticiones sencillas o frecuentes a modelos más pequeños y económicos como Claude Haiku, y las peticiones difíciles o poco habituales a modelos más capaces como Claude Sonnet. Esto funciona bien cuando las tareas se pueden dividir en categorías claramente distinguibles y esa clasificación se puede hacer de forma fiable y automática.

La palanca de costes, en concreto

Las diferencias de precio entre modelos son considerables: un modelo barato puede costar una fracción, por millón de tokens, de lo que cuesta el modelo más potente disponible. Con miles de peticiones al día, esa diferencia se acumula rápido en una gran diferencia en la factura — sin que las tareas sencillas se resuelvan de forma notablemente peor.

EJEMPLO

Un agente de programación recibe la tarea 'limpia todas las llamadas console.log del proyecto y escribe un resumen de qué archivos son lo bastante complejos como para revisarlos manualmente'. Un modelo barato elimina mecánicamente las líneas console.log en cientos de archivos. Un modelo potente (el orquestador) evalúa después solo los pocos casos realmente poco claros y escribe el resumen.

🛠️ EJERCICIO — PRUÉBALO TÚ

Analiza un flujo de trabajo propio de varios pasos (o uno hipotético) y decide qué subtareas podría asumir un modelo barato.

Enumera todos los pasos de tu flujo de trabajo (p. ej. investigación, clasificación, formato, decisión final).
Marca para cada paso: ¿necesita razonamiento/creatividad real, o es mecánico/inequívoco?
Estima a grandes rasgos el ahorro de costes si los pasos mecánicos pasan a un modelo más barato (usa la tabla de precios de las fuentes).

✅ AUTOEVALUACIÓN

☐ ¿Hay al menos un paso claramente mecánico que actualmente se ejecuta de forma innecesariamente cara?
☐ ¿Es la clasificación 'fácil vs. difícil' en sí lo bastante fiable como para automatizarla?
☐ ¿Qué pasaría si el modelo barato falla en un caso difícil — hay un fallback?

QUIZ RÁPIDO

Según la propia descripción de Anthropic, ¿cuándo merece especialmente la pena el model routing?