LLMルーティング（Model Routing）とは？
読み方: エルエルエムルーティング
30秒まとめ
クエリの内容や難易度に応じて最適なLLMモデルを動的に振り分ける技術。コストと品質を両立する2026年の標準アーキテクチャ。
LLMルーティング（Model Routing）の意味・定義
LLM Routing（モデルルーティング）は、入力クエリの内容・難易度・必要レイテンシに基づき、複数のLLMモデルから最適なものを動的に選択する技術です。2026年の本番LLMアプリケーションでは、コスト削減・レイテンシ最適化・品質維持のため標準的に採用されています。代表的アーキテクチャは(1)Cascade Routing（軽量モデル→失敗時に大規模モデル）、(2)Classifier-based Routing（事前学習した分類器で振り分け）、(3)Embedding-based Routing（過去クエリとの類似度で振り分け）、(4)Mixture of Experts的Router（学習済みルーティング層）。実装ツールはOpenRouter、Martian、Not Diamond、Portkey、LiteLLM、Helicone等。料金モデルとしては「90%のクエリをHaiku/GPT-5 mini/Gemini Flashに振り、複雑な10%だけOpus/GPT-5 Pro/Gemini Ultraへ」で総コストを5-10分の1に削減した事例が多数。RouteLLM（2024 LMSysの研究）ではGPT-4品質を維持しつつコスト85%削減を実証。一方で課題は(1)Routerの精度が低いと品質劣化、(2)モデル間の出力フォーマット差異、(3)複数プロバイダ管理のオペレーション負荷。AIエンジニアリングの主戦場が「単一モデルの最適化」から「モデルアンサンブル設計」へシフトしており、2026年のLLMOpsの中核技術です。