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Model Routing

Migriert aus ByteRover context-tree (April 2026)

Two-Model-Pipeline

Für mehrstufige Aufgaben: Grok 4.20 → Gemini 2.5 Flash

Phase	Modell	Stärke
Ideation	Grok 4.20	Kreative Exploration, Brainstorming, divergentes Denken
Synthesis	Gemini 2.5 Flash	Strukturierte Ausgabe, schnelle Synthese, konvergent

Dieses Pattern wird sowohl im allgemeinen Routing als auch im Subconscious Agent (Hard Synthesis) verwendet, aber nie als Shared Primitive formalisiert.

GPT-5.4 Konfiguration

• Alias: GPT-5.4
• Route: openrouter/openai/gpt-5.4
• Context: 200k Tokens
• Output: 32k Tokens
• Reasoning/Thinking: ❌ Deaktiviert (per Claire Vo-Empfehlung)

Fallback-Chain (Hector Primary)

openrouter/auto
  → zai/glm-5-turbo
    → moonshot/moonshot-v1-auto
      → moonshot/kimi-k2.5
        → ollama/minimax-m2.7

Verwandt: Parallele Ensembles (Fusion)

Sequentielles Routing (Fallback) ist nicht das einzige Pattern. OpenRouter bietet Fusion — parallele Model-Panels mit Judge-Synthese. Siehe llm-model-fusion-ensembles.md für Details und DRACO-Benchmark-Ergebnisse.

Aktuell offene Frage: Soll OpenClaws Quality-kritische Pfade (z.B. Subconscious Hard Synthesis) um eine parallele Pre-Routing-Schicht erweitert werden? Trade-off: höhere Latenz + Kosten vs. bessere Qualität durch Modell-Heterogenität.