Selected Smart

AUTO が意図別に最適モデルを選択 — ただし自分で選んだプール内だけ。

セレクテッドスマートは policy_type: "auto" のルーティングポリシーです。entries のモデルプールから、Benchmark Smartと同じ意図判定・スコア表で最適モデル 1 つを選びます。“自分が許可したモデルだけ”という制御を保ちつつ、自動選択の恩恵を受けられます。

create an auto policy

curl https://apirouter.pleum.ai/v1/routing-policies \
  -H "Authorization: Bearer plm_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "slug": "my-auto-pool",
    "display_name": "My Auto Pool",
    "policy_type": "auto",
    "entries": [
      {"model": "gpt-5.3-codex"},
      {"model": "claude-sonnet-4-6"},
      {"model": "gemini-2.5-pro"}
    ]
  }'

動作の仕組み#

リクエストごとに意図を分類し、プール内で最もスコアの高いモデルを先頭にします。残りは元の entry 順を維持し、失敗時のフォールバック先になります。スコア表にプール内モデルがなければ、ユーザー定義の entry 順をそのまま尊重します。

プールはポリシーの entries 配列（1〜10 モデル）。仮想モデル（benchmark_smart、perfect など）は entry にできません — 実モデルでなければなりません。

先頭モデルが失敗（無効・上流エラー）するとプールの次モデルへ進みます。総試行数はハードキャップ（デフォルト 6）で制限され、コスト暴走を防ぎます。

進化パス#

現在はベンチマークスコアベースです。トラフィック統計が蓄積されると統計 + ベンチマーク結合へ進化します — 同じ auto タイプ内で自動的に改善されます。プールを作り直す必要はありません。

カタログ全体へのグローバル AUTO は Benchmark Smart 仮想モデルを直接呼んでください。プール内選択ではなく単純な逐次・重み付きフォールバックだけでよい場合は、ポリシーの fallback / weighted タイプを使います。

call your auto pool

curl https://apirouter.pleum.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer plm_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "policy/my-auto-pool",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a Python async retry decorator."}
    ]
  }'

動作の仕組み#

進化パス#

関連モード#