복잡성에 따라 적절한 모델에 작업을 할당하여 AI 에이전트 운영을 비용 최적화합니다.

문제야

대부분의 AI 에이전트는 모든 것을 비싼 모델로 실행합니다. 하지만 에이전트 작업의 80%는 일상적인 작업입니다: 파일 읽기, 상태 확인, 서식, 간단한 Q&A. 0.14달러/M 토큰으로 충분히 처리할 수 있는 작업에 15-75달러를 지불하는 셈입니다.

해결책

에이전트가 작업을 분류하고 이를 처리할 수 있는 가장 저렴한 모델로 라우팅하는 기술을 가르치는 기술:

결과: ~10배의 비용 절감과 중요한 업무에 대한 동등한 품질 향상.

퀵 스타트

오픈클로

클로드 코드 / 코덱스

CLAUDE.md 또는 프로젝트 지침에 추가하세요:

기타 에이전트 시스템

전체 분류 규칙과 적분 예제는 SKILL.md 를 참조하세요.

비용 수학

하루 10만 토큰을 가정할 때:

model-hierarchy-skill

Cost-optimize AI agent operations by routing tasks to appropriate models based on complexity.

The Problem

Most AI agents run everything on expensive models. But 80% of agent tasks are routine: file reads, status checks, formatting, simple Q&A. You’re paying $15-75/M tokens for work that $0.14/M tokens handles fine.

The Solution

A skill that teaches agents to classify tasks and route them to the cheapest model that can handle them:

Result: ~10x cost reduction with equivalent quality on the tasks that matter.

Quick Start

OpenClaw

# Copy SKILL.md to your skills directory
cp SKILL.md ~/.openclaw/skills/model-hierarchy/SKILL.md

# Restart gateway to pick up the skill
openclaw gateway restart

Claude Code / Codex

Add to your CLAUDE.md or project instructions:

## Model Routing

Before executing tasks, classify complexity:
- ROUTINE (file ops, lookups, formatting) → Use cheapest model
- MODERATE (code, summaries, analysis) → Use mid-tier model  
- COMPLEX (debugging, architecture, failures) → Use premium model

When spawning sub-agents, default to cheap models unless task requires more.

Other Agent Systems

See SKILL.md for the full classification rules and integration examples.

Cost Math

Assuming 100K tokens/day:

Testing

# Run classification tests
python -m pytest tests/ -v

# Test specific scenarios
python tests/test_classification.py

Files

model-hierarchy-skill/
├── SKILL.md          # The skill (install this)
├── README.md         # You're here
├── tests/
│   ├── test_classification.py
│   └── scenarios.json
└── examples/
    ├── openclaw.md
    └── claude-code.md

License

MIT