> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.kontinent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.kontinent.ai/documentation/dokumentation/best-practices/cost-quality-tuning.md). # Den Smart Router konfigurieren Der Smart Router wählt nur unter den Modellen, die Sie in seinen Pool legen. Die Klassifizierung entscheidet, welche Anfrage wohin geht. Wenn dieser Pool günstigere Open-Weight-Modelle mit stärkeren mischt, steuert ein **Kosten-Qualitäts-Schwellenwert** von 1 bis 10, wie oft die kleineren Modelle gewinnen dürfen. Es ist keine Code-Änderung nötig. ## Zuerst den Pool wählen Der Zielkonflikt, wenn Sie einen wollen, kommt von den Modellen, die Sie aufnehmen — nicht von Kontinent. Ein Pool nur aus Frontier-Modellen hat keinen Kosten-/Qualitäts-Regler. Ein Pool aus Open-Weight- plus Frontier-Modellen schon. Dann setzen Sie den Schwellenwert passend zur Workload: | Workload | Empfohlene Einstellung | | ---------------------------------------------------------------- | ---------------------- | | Hochvolumig, latenzsensibel (Autocomplete, Klassifizierung) | Niedrig (1 bis 3) | | Allgemeiner Chat und alltäglicher Assistent-Traffic | Mitte (4 bis 6) | | Komplexes Schlussfolgern, langer Kontext oder kritische Ausgaben | Hoch (7 bis 10) | Eine niedrige Einstellung setzt auf kleinere und Open-Weight-Modelle, wo diese ausreichen. Eine hohe Einstellung bevorzugt Qualität und leitet mehr Traffic an Spitzenmodelle. ## Mit Souveränität und eigenen Routern kombinieren Der Schwellenwert steuert, wie der Klassifizierer Modelle in Ihrem Pool einordnet; er überschreibt nicht die `sovereignty`-Stufe eines Modells oder die Methode eines eigenen Routers. Sie können einen aggressiven Schwellenwert für Kosten setzen und trotzdem `strict`-Souveränität verlangen, oder zusätzlich einen eigenen Router für Latenz- oder Zuverlässigkeitsauswahl legen. Siehe [Preis & Performance](/documentation/dokumentation/models-and-routing/price-performance.md) und [Maximale Verfügbarkeit](/documentation/dokumentation/models-and-routing/availability.md). ## Überprüfen statt einmal einstellen Traffic-Mixe ändern sich. Bemerken Sie Qualitätsbeschwerden bei einer Teilmenge von Prompts, erhöhen Sie den Schwellenwert oder nehmen Sie die schwächeren Modelle aus dem Pool; wächst der Verbrauch schneller als der Traffic, senken Sie ihn oder nehmen Sie Open-Weight-Modelle auf. Da die Einstellung sofort ohne Neustart wirkt, ist Experimentieren damit günstig. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.kontinent.ai/documentation/dokumentation/best-practices/cost-quality-tuning.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.