モデルマッピングはクロード・プロキシーの中核をなす技術革新であり、その必要性は主に次のような点に反映されている：
- ネーミング・ハーモナイゼーション要件モデルの命名規則はAIベンダーによって大きく異なる（例えば、ClaudeのHaiku/SonnetとOpenAIのgpt-3.5）。
- コスト最適化を変更することでいつでも
OPEN_MODEL価格帯の異なるモデル間の変数切り替え（例：本番環境ではクロード・ソネット、テストではより低コストのHaikuに切り替える）
典型的なアプリケーション・シナリオは以下の通り：
- エンタープライズ・アプリケーションの開発では、QPSに基づくよりコスト効率の高いモデルへの自動的なダウングレードが必要です。
- クライアントコードを変更することなく、特定のタスクについて異なるモデルのパフォーマンスをA/Bテストする。
- 特定のAPIモデルに障害が発生した場合、スタンバイモデルに素早く切り替えてサービスの継続性を確保。
この機能により、単純な変数の変更でダイナミック・ルーティングを実現し、従来のソリューションと比較して適応コードの量を約70%削減した。
この答えは記事から得たものである。Claude Proxy: Claude APIをOpenAIフォーマットに変換するプロキシツールについて
