BTCとETHの相場は頻繁に変動します。

あることに気づきました。同じ相場の問題について、前後2回AIで分析した結果、判断が完全に一致しませんでした。
呼び出しログを確認したところ、問題は自分にあることがわかりました。
以前はすべてのリクエストを最強のモデルに統一して処理していました。手間を省き、より安定すると考えていたからです。
しかし、その結果、高頻度の呼び出しによる遅延が増加し、出力の安定性が低下し、呼び出しコストが明らかに上昇しました。
GPTやGeminiのような強力なモデルを頻繁に呼び出すと、1日のコストは決して安くなく、時には収益がコストを上回らないこともあります。
そこで、ロジックを階層構造に変更し、簡単な問題には軽量モデルを、複雑な問題には強力なモデルを使うようにしました。
この分流ルールを手動で維持するのは手間がかかり、調整にかかる時間は取引自体を超えてしまいます。
そこで、統一されたモデル入口を導入し、システムがタスクの複雑さに応じて自動的に分流する仕組みを採用しました。
Gateが提供するGateRouterは、1つのAPI呼び出しで全てのモデルにアクセスできるもので、多モデルルーティングの構造を持ち、必要に応じて最適なモデルを自動選択します。
これにより、安定性が向上し、遅延が低下し、全体のコストも大幅に削減されました。
どのモデルを選ぶかに迷うよりも、
システムにモデル選択を自動化させたほうが良いのです。