家Fireworks AI、Opus搭載のFireRouterを発表：精度の大幅な低下を抑えつつ、エンコーディングコストを57%削減
Fireworks AIは、Claude Opusシリーズ向けに設計された業界初のキャッシュ対応ルーティングシステム「FireRouter with Opus」を発表しました。サーバーレスエンドポイントを通じて利用可能となったこの独立型ルーティングモデルは、1ヶ月以上の内部A/Bテストを経て、エンコーディングタスクにおいて98.1%の精度を達成し、Opus単独使用と比較してコストを57%削減しました。
FireRouterは、各ユーザーインタラクション中に現在のタスクに対する各モデルの適合性を評価して動作します。プロンプトキャッシュを含む処理コストを計算し、モデルを切り替えることでキャッシュデータの損失を補って余りあるコスト節約が可能かどうかを判断します。その後、システムは品質と費用の最適なバランスを提供するモデルへトラフィックをルーティングします。現在、ルーティングプールにはClaude Opus5.5、GLM5.3、GLM5.3Flashが含まれており、利用可能な新モデルの統合も計画されています。
テストでは、内部のエンコーディングトラフィックを使用し、セッションをランダムに「FireRouter with Opus」グループまたはOpusのみを使用するコントロールグループに割り当て、同じワークロードとユーザーベースで比較しました。結果、セッションあたりのコストは15.36ドルから6.63ドルに減少し、57%の削減となりました（±19パーセントポイント、95%信頼区間）。精度面では、FireRouter with Opusはスコアリングラウンドで78.7%を達成し、Opus単独の80.2%と比較してわずか1.5パーセントポイントの差（±1.3）であり、これはOpus全体の精度の98.1%に相当します。
キャッシュヒット率について、FireRouter with Opusは94.2%を達成し、Opus単独の97.8%と比較して3.6パーセントポイントの差がありました。Fireworks AIはこの差は意図的で軽微なトレードオフであると指摘しています。オープンソースモデルが日常的なエンコーディングタスクを効果的に処理できるため、キャッシュ対応ルーティングにより、より安価なモデルへ単純なクエリを振り分けることで、全体のコストを大幅に削減できるからです。
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