NadirClaw: экономия на LLM-запросах через умную маршрутизацию промптов

NadirClaw — это система для интеллектуальной маршрутизации LLM-запросов, которая классифицирует промпты на простые и сложные прямо на устройстве пользователя, без отправки данных на серверы. Затем она автоматически выбирает подходящую модель — дешёвую для простых задач, мощную для сложных. Результат: значительная экономия на затратах API без потери качества.

Как устроена маршрутизация NadirClaw работает в три этапа.

Сначала локальный классификатор анализирует входящий промпт и определяет, простой это запрос или сложный — без вызова внешних API. Это ключевой момент: классификация происходит на клиентской стороне, что позволяет избежать лишних расходов. Промпт не отправляется никуда, он остаётся приватным и обрабатывается локально.

Затем система выбирает подходящую модель. Простые запросы направляются в более бюджетные варианты, например Gemini 1.5 Flash, а сложные аналитические или творческие задачи идут в более мощные версии, вроде Gemini 2.

0 Pro. Разработчик может кастомизировать маршруты и пороги классификации под свои нужды — настроить, при какой сложности промпта переключаться на дорогую модель. Это гибкость, которой нет в фиксированных платёжных моделях.

Третий этап — выполнение запроса в выбранной модели и возврат результата. Весь процесс занимает миллисекунды, и пользователь получает ответ почти мгновенно. При этом аналитика маршрутизации остаётся на стороне пользователя и не собирается централизованно, что добавляет приватности.

На чём экономим Экономия — главное достоинство такого подхода.

Большинство приложений получают смешанный трафик: часть запросов требует сложной обработки, но большинство простых и рутинных. Если отправлять все в одну мощную (и дорогую) модель, затраты растут линейно. NadirClaw решает эту проблему: Простые запросы (определение слова, парсинг JSON, краткое резюме) обходятся в 10 раз дешевле Локальная классификация — ноль затрат на выявление типа задачи, без привлечения LLM Массовые приложения — если 70–80% задач простые, общие затраты снижаются на треть и больше Кэширование длинных контекстов — работает одинаково хорошо с дешёвыми и дорогими моделями * Отсутствие лишних API-вызовов — только необходимые запросы в платные сервисы NadirClaw можно использовать двумя способами.

Первый — встроить в приложение через Python-библиотеку, которая будет маршрутизировать запросы автоматически в фоне. Второй — поэкспериментировать через CLI, чтобы понять, какие пороги классификации работают лучше всего для вашего сценария. Установка минимальна, настройка занимает минуты, а интеграция не требует изменения основной логики приложения.

Что это значит В мире, где затраты на LLM-API растут вместе с масштабом приложения,

NadirClaw предлагает практический способ оптимизации расходов. Это особенно полезно для систем с большим потоком простых запросов — чатботы поддержки, системы FAQ, классификация текстов, модерация контента, обработка заявок. Теперь разработчики получают инструмент, чтобы держать затраты под контролем, не жертвуя качеством для сложных аналитических и творческих задач. Это шаг к более ответственному и экономичному использованию LLM в продакшене.