RAG-Kostenkontrolle: 85 % weniger LLM-Kosten durch Caching und Routing
Viele RAG-Pipelines entstehen mit dem Fokus auf maximale Antwortqualität – die anfallenden LLM-Kosten werden dabei oft erst spät zum Problem. Der Autor beschreibt in diesem Artikel auf Towards Data Science einen produktionsreifen Cost-Control-Layer, der vier Mechanismen kombiniert: Semantic Caching (ähnliche Anfragen werden zwischengespeichert), Query Routing (einfache Anfragen an günstigere Modelle umgeleitet), Token Budgeting (Kontextlängen werden aktiv begrenzt) und Circuit Breaking (automatischer Abbruch bei Kostenüberschreitung). Das Ergebnis: 85 % Reduktion der LLM-Kosten bei gleichbleibender Antwortqualität. Der Artikel richtet sich explizit an Teams, die RAG-Systeme in Produktion betreiben und skalieren müssen, und liefert eine umsetzbare Architektur statt nur theoretischer Empfehlungen.
- Semantic Caching vermeidet wiederholte LLM-Aufrufe bei semantisch ähnlichen Anfragen
- Query Routing leitet einfache Anfragen an kostengünstigere Modelle weiter
- Token Budgeting begrenzt aktiv die Kontextlänge pro Anfrage
- Circuit Breaking unterbricht automatisch den Prozess bei drohender Kostenüberschreitung
- Der Layer ist als produktionsreife Architektur konzipiert, nicht als Proof-of-Concept
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- Query Routing leitet einfache Anfragen an kostengünstigere Modelle weiter
- Token Budgeting begrenzt aktiv die Kontextlänge pro Anfrage
- Circuit Breaking unterbricht automatisch den Prozess bei drohender Kostenüberschreitung
- Der Layer ist als produktionsreife Architektur konzipiert, nicht als Proof-of-Concept
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