Enrutamiento de modelos y orquestación en ClawAI

Siete modos de enrutamiento, no un ajuste oculto por defecto

ClawAI clasifica cada mensaje y puede enviarlo automáticamente a un modelo adecuado, o puedes fijar tú la regla. Los modos: Auto (clasifica según la tarea y elige un modelo fuerte para esa clase), Manual Model (fija un modelo para la conversación), Local-Only (cada solicitud permanece en hardware que controlas, vía Ollama o llama.cpp), Privacy-First (un modo distinto con prioridades propias para mantener una solicitud fuera del camino de nube genérico), Low Latency (prefiere el modelo que responde más rápido), High Reasoning (prefiere el modelo de razonamiento más fuerte sin importar velocidad ni coste) y Cost Saver (prefiere el modelo más económico capaz de gestionar la solicitud). Ver «qué es el enrutamiento de modelos IA», enlazado abajo, para el funcionamiento general de un enrutador.

Nueve formas de poner más de un modelo sobre un problema

Cuando un modelo no basta, las primitivas de orquestación de ClawAI — registradas en el libro mayor bajo la superficie ORCHESTRATION, distinta del chat ordinario — son Compare (hasta cinco modelos sobre un mismo prompt, en paralelo), Consensus (sintetizar una respuesta a partir de dónde coinciden varios modelos, señalando los desacuerdos), Escalation (empezar económico y subir automáticamente solo cuando la calidad no alcanza), Best-of-N (generar varios candidatos y quedarse con el más fuerte), Repair (corregir un defecto concreto en una respuesta existente en lugar de regenerarla), Verify (un segundo modelo verifica la corrección con un límite configurable de revisiones), Role packs (un pequeño equipo de modelos especializados por rol que se pasan el trabajo) Pipelines (encadenar varias de estas etapas en un flujo nombrado y reejecutable) y Judge y Critic (un modelo independiente puntúa una respuesta según criterios explícitos, con retroalimentación escrita del paso Critic sobre los puntos débiles). Compare y Judge están cada uno sujetos individualmente al plan (COMPARE_MODE, JUDGE_MODE, CRITIC_REVIEW); ver «qué es el consenso de IA» y «qué es un juez de IA», ambos enlazados abajo, para cómo funciona la evaluación en sí.

Qué pasa cuando un proveedor falla a mitad de la solicitud

Una decisión de enrutamiento no es una apuesta única: si el proveedor o el modelo al que se envió una solicitud falla a mitad del procesamiento, ClawAI puede pasar automáticamente a otro modelo, y la respuesta registra qué modelo intervino realmente — no solo el elegido en un principio. Ver «qué es el fallback de modelos», enlazado abajo, para cómo se toma esa decisión de conmutación.

Preguntas frecuentes

¿Cuántos modos de enrutamiento tiene ClawAI?

Siete: Auto, Manual Model, Local-Only, Privacy-First, Low Latency, High Reasoning y Cost Saver. Auto es el predeterminado; los otros seis existen para cuando quieres decidir tú el enrutamiento, o sesgarlo en una dirección concreta.

¿Cuál es la diferencia entre Compare y Consensus?

Compare muestra la respuesta de cada modelo al mismo prompt en paralelo, con latencia y recuento de tokens por modelo, dejándote la lectura a ti. Consensus sintetiza una respuesta a partir de dónde coinciden los modelos y señala los desacuerdos.

¿Puedo ver qué modelo respondió realmente, y por qué?

Sí — cada respuesta lleva el proveedor y el modelo que la produjo, el razonamiento tras la decisión de enrutamiento, y lo que costó de tu asignación. Si un proveedor falló y otro modelo intervino, eso también queda registrado.