Агрегатор LLM, как выбирать живые free-модели и переживать сбои провайдера

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Если в проекте появляется выбор LLM, почти сразу возникает соблазн сделать это как можно проще. Взять один большой список моделей, показать его в интерфейсе, выбрать первую free-модель по умолчанию и считать задачу закрытой. На короткой дистанции это выглядит рабочим вариантом.

На длинной начинает ломаться сразу в нескольких местах. Часть моделей числится бесплатными, но отвечает нестабильно. Часть внезапно исчезает из выдачи провайдера.

Технические детали

Часть формально жива, но по качеству ответа годится только для демо. Иногда пользователь выбрал одну модель, а провайдер вернул ошибку. Иногда ответ пришел, но уже от другой модели.

Иногда список моделей на фронте устарел, а backend уже живет в другой реальности. То есть проблема тут не в том, как красиво показать список LLM. Проблема в том, как построить агрегатор, который умеет выбирать живые free-модели, переживать сбои провайдера и не врать интерфейсу о том, какая модель реально ответила.

В одном из своих проектов эта задача решалась не через бесконечный каталог моделей, а через более жесткий инженерный контур. Backend получает сырой список моделей от провайдера, очищает его, отбирает только подходящие free-варианты, оставляет по одной модели на бренд, отдает этот набор на фронт, а во время реального запроса умеет сделать fallback на модель другого бренда. При этом в ответе возвращается не только текст, но и actual_model, чтобы интерфейс знал, кто реально сгенерировал результат.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.