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Multi-Modell Orchestrierung und Model-Switching Strategie. Score-basierte Modellauswahl, Eskalations-Trigger, Berechtigungsmatrix und Kosten-Effizienz-Optimierung.
ellmos-ai/skills · ★ 1 · AI & Automation · score 80
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# Model-Switching Strategie > Multi-Modell Orchestrierung: Score-basierte Modellauswahl, Eskalations-Trigger und Kosten-Effizienz-Optimierung --- ## 1. Modell-Hierarchie ``` Level 3 (Stratege): Opus — Architektur, Konzepte Level 2 (Arbeitstier): Sonnet — Implementation, Debugging Level 1 (Schnell): Haiku — Boilerplate, einfache Tasks Level 0 (Lokal/Frei): Ollama — Prompts, Texte, Token-frei ``` --- ## 2. Score-Berechnung ``` Dimensionen (0-10): KLARHEIT : Wie eindeutig ist die Aufgabe? KOMPLEXITAET : Wie viele Komponenten? KREATIVITAET : Neue Loesungen noetig? KONTEXT : Wie viel Vorwissen? KRITIKALITAET : Wie wichtig ist Perfektion? SCORE = (10 - KLARHEIT) + KOMPLEXITAET + KREATIVITAET + KONTEXT + KRITIKALITAET ``` ### Score-Schwellwerte | Score | Modell | Beispiele | |-------|--------|-----------| | 0-8 | Ollama | Prompt generieren, Summaries | | 9-12 | Haiku | __init__.py, Formatierung | | 13-28 | Sonnet | Implementation, Bug-Fixes | | 29-50 | Opus | Architektur, Strategie | --- ## 3. Eskalations-Trigger ### Ollama -> Haiku - Dateizugriff benoetigt - Analyse von Code noetig ### Haiku -> Sonnet - Mehr als 2 Dateien betroffen - Entscheidung zwischen Alternativen noetig - Unerwarteter Fehler aufgetreten - Loesch-Operation angefordert ### Sonnet -> Opus - Architektur-Entscheidung gefordert - 3+ Systeme muessen integriert werden - Anforderungen widerspruechlich/unklar - Strategische Planung noetig ### De-Eskalation - Konz