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Cursos/AI Router y sistema de contenido/Mapa de un AI Router útil

Mapa de un AI Router útil

Un AI Router no es una lista de modelos. Es una capa de decisión que elige ruta, presupuesto, privacidad y verificación para cada tarea.

Qué problema resuelve

Cuando tienes modelos locales, APIs frontier, tareas largas, contenido privado y presupuestos limitados, llamar siempre al mismo modelo es mala arquitectura. Un router decide qué camino usar antes de gastar tokens o exponer datos.

Capas mínimas

  • Clasificador de tarea: código, resumen, traducción, RAG, razonamiento, extracción o generación creativa.
  • Política de privacidad: qué datos pueden salir y cuáles deben quedarse local.
  • Presupuesto: coste máximo por usuario, tarea, curso o pipeline.
  • Fallbacks: qué hacer cuando falla un modelo, sube la latencia o baja la calidad.
  • Observabilidad: trazas, scores, modelo elegido, coste, latencia y motivo de decisión.
Terminal
request -> classify -> policy -> route -> model -> score -> log -> improve

Regla Aulafy

El router debe explicar por qué eligió una ruta. Si no puedes auditar la decisión, no sabes si estás ahorrando dinero, protegiendo privacidad o empeorando silenciosamente el contenido.