AI Router для мобильного приложения: как не разориться на моделях и не потерять качество

Почему ваш AI-ассистент сжирает все деньги (и как это исправить)

Вы запустили мобильное приложение с AI-фичей. Пользователи в восторге. А счет за GPT-4 или Claude 3 выглядит как ипотека на квартиру в центре Москвы. Знакомо?

Проблема не в том, что AI дорогой. Проблема в том, что вы используете одну модель для всего. Это все равно что ездить на Ferrari за хлебом в соседний магазин. Дорого, медленно (из-за лимитов токенов) и абсолютно неоптимально.

Что такое AI Router и зачем он вам нужен

AI Router — это прослойка между вашим приложением и AI-моделями. Ее задача проста: анализировать входящий запрос и отправлять его в оптимальную модель.

• Простые запросы ("Какая погода?") → Дешевая локальная модель на устройстве
• Средняя сложность ("Напиши email коллеге") → Быстрая облачная модель среднего уровня
• Сложная аналитика ("Проанализируй этот PDF и сделай выводы") → Дорогая мощная модель

Результат? Экономия до 70% без потери качества для пользователя. А иногда даже с улучшением — потому что простая модель ответит быстрее.

Как выбрать модели для стека в 2026 году

Забудьте про "одну модель для всего". Вам нужен стек из 3-4 моделей разного калибра.

Архитектура: как это работает под капотом

Вот схема, которая реально работает в продакшене:

# Упрощенная архитектура AI Router
class AIRouter:
    def __init__(self):
        self.models = {
            'local': QwenLocalModel(),      # На устройстве
            'fast': GeminiFlashClient(),    # Быстрая облачная
            'balanced': ClaudeHaikuClient(), # Баланс
            'premium': GPT45Client()        # Мощная
        }
        
        self.classifier = IntentClassifier() # Определяет сложность запроса
    
    async def route(self, query: str, context: dict) -> str:
        # 1. Определяем сложность запроса
        intent = await self.classifier.analyze(query, context)
        
        # 2. Выбираем модель по сложности и доступности
        model_key = self._select_model(intent, context)
        
        # 3. Отправляем запрос
        response = await self.models[model_key].generate(query, context)
        
        # 4. Логируем для анализа (важно для оптимизации!)
        self._log_usage(model_key, intent, len(query), len(response))
        
        return response
    
    def _select_model(self, intent, context):
        # Простая логика выбора
        if intent == 'simple' and self._device_can_handle_local():
            return 'local'
        elif intent in ['chat', 'translate', 'summary']:
            return 'fast'
        elif intent in ['analysis', 'code', 'reasoning']:
            return 'balanced'
        else:
            return 'premium'

1 Определяем сложность запроса (самая важная часть)

Как понять, сложный запрос или простой? Есть три подхода:

1. Правила (rule-based): Если запрос короче 50 символов и содержит ключевые слова ("погода", "время", "привет") → простой. Грубо, но работает для 80% случаев.
2. Минимальная модель-классификатор: Используйте tiny-модель (Phi-3-mini, 1.3B параметров) только для классификации. Она дешевая и быстрая.
3. Эвристики + ML: Комбинируйте длину запроса, наличие файлов, историю диалога. Самый точный вариант.

# Пример классификатора на эвристиках
def estimate_complexity(query, context):
    score = 0
    
    # Длина запроса
    if len(query) < 50:
        score -= 2
    elif len(query) > 500:
        score += 3
    
    # Прикрепленные файлы
    if context.get('has_file'):
        score += 4
    
    # Специальные команды
    if 'analyze' in query.lower() or 'compare' in query.lower():
        score += 2
    
    # Определяем уровень
    if score <= 0:
        return 'simple'
    elif score <= 3:
        return 'medium'
    else:
        return 'complex'

2 Интегрируем локальные модели (экономия до 40%)

В 2026 году on-device AI стал реальностью даже для средних смартфонов. KernelAI и Mirai показывают, что 3B-модели работают в реальном времени.

3 Настраиваем fallback и мониторинг

Что делать, если выбранная модель не отвечает или отвечает плохо?

• Таймауты: Если локальная модель не ответила за 2 секунды → переключаемся на облачную
• Качество ответов: Если ответ слишком короткий или содержит "I don't know" → пробуем модель уровнем выше
• Мониторинг стоимости: Следите, сколько тратите на каждую модель. Иногда дешевая модель становится дорогой из-за объема

Ошибки, которые стоят вам денег (и как их избежать)

Я видел эти ошибки в десятках проектов:

Как тестировать и оптимизировать

Не верьте на слово. Тестируйте на реальных данных:

1. Соберите лог запросов от реальных пользователей (1000+ примеров)
2. Прогоните каждый запрос через все модели вашего стека
3. Оцените качество (можно автоматически через GPT-4 как судью)
4. Посчитайте, какая комбинация дает лучшее качество за минимальную цену

Удивительный факт: в 60% случаев дешевая модель (Gemini Flash) дает результат не хуже GPT-4.5 для простых запросов. Но вы не узнаете этого, пока не протестируете.

Что делать, если у вас ограниченные ресурсы

У вас маленькая команда и нет времени строить сложный router? Есть варианты:

• Используйте готовые решения: Vercel AI Gateway уже имеет базовую маршрутизацию
• Начните с самого простого: Правило "первые 3 запроса в чате → дешевая модель, дальше → средняя" уже сэкономит 30%
• Сфокусируйтесь на главном: Определите 20% типов запросов, которые съедают 80% бюджета, и оптимизируйте их

Будущее: Adaptive Routing и персональные модели

К концу 2026 года появятся две важные тенденции:

1. Adaptive-K Routing для MoE-моделей (как в этом гайде). Вместо активации всех экспертов в модели — только нужных. Экономия еще 30-50%.
2. Персональные микро-модели: Вы дообучаете tiny-модель на данных конкретного пользователя (да, это уже работает на телефоне). Она знает ваши предпочтения и стиль лучше любой общей модели.

Итог простой: AI Router — это не роскошь, а необходимость. Без него вы либо переплачиваете в 5-10 раз, либо ограничиваете функциональность.

Начните с простого: разделите запросы на "простые" и "сложные". Добавьте локальную модель для первых. Уже это даст экономию 40-60%. А дальше оптимизируйте по мере роста.

Потому что в 2026 году побеждает не тот, у кого самый крутой AI, а тот, у кого самый умный router.