LLMRouter: Unified Infrastructure for Developing, Evaluating, and Deploying LLM Routers
作者: Tao Feng, Fangxu Yu, Haozhen Zhang, Zhongjie Dai, Liangqi Yuan, Zijie Lei, Weizhi Zhang, Kunlun Zhu, Haodong Yue, Keyang Xuan, Ge Liu, Jiaxuan You
分类: cs.CL
发布日期: 2026-08-07
💡 一句话要点
提出LLMRouter以解决大语言模型路由问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 模型路由 自动化评估 个性化推荐 开源基础设施 顺序决策过程 响应质量 推理成本
📋 核心要点
- 现有的LLM路由方法多样，缺乏统一的比较标准，导致模型选择和部署的复杂性增加。
- 本文提出了一种将LLM路由视为顺序决策过程的统一公式，涵盖了多种路由任务，简化了模型的构建与评估。
- 实验结果显示，学习型路由器在响应质量上相较于固定模型基线提升14.6%，并在成本约束下表现出更强的竞争力。
📝 摘要（中文）
由于没有单一的大语言模型（LLM）能够在所有查询和预算约束下表现最佳，因此模型路由对于成本效益的部署至关重要。现有的路由器采用多种不同的形式和实现方式，使得公平比较和扩展变得困难。本文提出了一种统一的LLM路由公式，将其视为一个由五个组成部分构成的顺序决策过程：上下文编码器、模型编码器、评分函数、决策规则和学习信号，涵盖单轮、多轮和个性化路由。基于这一公式，我们开发了一个自动化管道，用于构建路由监督并在响应质量和推理成本上共同评估路由器。最终的基准xRouteBench涵盖了通用LLM、记忆增强、视觉、时间序列和个性化路由任务。我们进一步推出了LLMRouter，一个开源模块化基础设施，包含16个代表性路由器。实证研究表明，学习型路由器相较于最强的固定模型基线提升了14.6%，轻量级路由器在紧张的成本约束下变得更具竞争力，而用户条件路由则持续改善个性化效果。
🔬 方法详解
问题定义：现有的LLM路由方法各异，缺乏统一的标准，导致在不同任务和预算约束下的模型选择困难，影响了部署的效率和效果。
核心思路：本文提出了一种统一的LLM路由公式，将其视为一个顺序决策过程，包含上下文编码器、模型编码器、评分函数、决策规则和学习信号，以便于构建和评估多种路由器。
技术框架：整体架构包括五个主要模块：1) 上下文编码器用于理解输入信息；2) 模型编码器用于选择合适的LLM；3) 评分函数评估模型的适用性；4) 决策规则确定最终的模型选择；5) 学习信号用于优化路由决策。
关键创新：最重要的创新在于提出了统一的路由公式，使得不同类型的路由任务可以在同一框架下进行比较和优化，解决了现有方法的多样性和不兼容性问题。
关键设计：在设计中，采用了多种损失函数来优化路由决策，并通过自动化管道构建路由监督，确保评估的全面性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，学习型路由器在响应质量上相较于最强的固定模型基线提升了14.6%。在紧张的成本约束下，轻量级路由器表现出更强的竞争力，而用户条件路由则持续改善个性化效果，显示出显著的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、个性化推荐系统和多模态交互等。通过优化LLM的选择与部署，可以显著提升用户体验和系统效率，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
No single large language model (LLM) is optimal across all queries and budget constraints, making model routing essential for cost-effective deployment. Existing routers adopt diverse formulations and implementations, making fair comparison and extension difficult. We present a unified formulation of LLM routing as a sequential decision process characterized by five components: context encoders, model encoders, scoring functions, decision rules, and learning signals, covering single-turn, multi-turn, and personalized routing. Based on this formulation, we develop an automated pipeline for constructing routing supervision and evaluating routers jointly on response quality and inference cost. The resulting benchmark, xRouteBench, spans generic LLM, memory-augmented, vision, time-series, and personalized routing tasks. We further introduce LLMRouter, an open-source modular infrastructure with more than 16 representative routers. Our empirical study shows that learned routers outperform the strongest fixed-model baseline by 14.6% relatively, lightweight routers become more competitive under tight cost constraints, and user-conditioned routing consistently improves personalization.