🔀 Model Router / 模型路由器
Parallel multi-LLM invocation with intelligent result merging. Get the best from multiple models.
When to Use / 使用场景
| EN | CN |
|---|
| Need better answers than single model | 需要比单一模型更好的答案 |
| Compare outputs from different LLMs | 对比不同模型输出 |
| Get best result through ensemble | 通过集成获取最佳结果 |
| Critical tasks requiring reliability | 需要可靠性的关键任务 |
Workflow / 工作流
User Task / 用户任务
│
▼
┌──────────────────┐
│ Parallel Invoke │ / 并行调用
│ ┌────┬────┬────┐│
│ │GPT4│Claude│Kimi││
│ └────┴────┴────┘│
└──────────────────┘
│
▼
┌──────────────────┐
│ Target Merge │ / 目标模型合并
│ Target LLM │
└──────────────────┘
│
▼
Final Result / 最终结果
Features / 功能
| Feature | EN | CN |
|---|
| Parallel invocation | 并行调用多模型 | |
| Auto-routing | 自动路由 | |
| Result merging | 结果智能合并 | |
| Quality assessment | 质量评估 | |
Supported Models / 支持模型
| Model | Provider |
|---|
| gpt4 | OpenAI |
| claude | Anthropic |
| kimi | 月之暗面 |
| deepseek | 深度求索 |
| qwen | 阿里 |
| ernie | 百度 |
| gemini | Google |
Usage / 使用
from model_router import Router
# Simple / 简单
result = await Router().run(
task="写一首关于春天的诗",
models=["gpt4", "claude", "kimi"],
merge_model="gpt4"
)
# Advanced / 高级
result = await Router().run(
task="分析这段代码",
models=["cursor", "windsurf", "codeium"],
merge_model="claude",
timeout=30,
merge_prompt="合并以下代码审查结果，给出最佳建议"
)
Response / 返回结果
{
"final": "...", # 合并后的最终结果
"sources": [...], # 各模型原始结果
"merge_model": "claude", # 合并用的模型
"total_time": 2.5 # 总耗时(秒)
}
Installation / 安装
npx clawhub install model-router-waai
Author / 作者