LLM-orkestrering.
Rätt modell
för rätt uppgift.

Problemet ni förmodligen känner igen

Ni började med en enda LLM — GPT-4 eller Claude — kopplad direkt till er applikation. Det fungerade bra i prototyp. I produktion upptäcker ni tre saker: 1. Token-kostnaderna är högre än ni planerat. 2. Svarstiden varierar mellan 800ms och 15 sekunder. 3. När leverantörens API är nere är hela ert system nere.

Orkestrering är lagret mellan er applikation och modellerna som löser alla tre.

Vad vi bygger

• Routing-logik: enkla klassificerings­frågor går till liten modell, komplexa resonemang till stor
• Multi-provider fallback: primärt Anthropic, fallback till OpenAI, sekundär fallback till self-hosted
• Caching av identiska eller semantiskt liknande prompts — kan minska kostnad med 30–60%
• Prompt-komprimering som tar bort redundant kontext innan anropet
• Batchning av oberoende anrop för att spara på overhead
• Rate limiting och kostnadsbegränsning per användare, per endpoint, per dygn
• Observability: full trace av varje anrop — vilken modell, tokens in/ut, latens, kostnad
• Streaming-stöd för långa svar, med tidig ansluten timeout

Vad ni får ut

• 20–60% lägre token-kostnader (mätbart första månaden)
• Deterministisk latens — P95 under er SLA
• 99.9% uptime även när enskilda leverantörer har avbrott
• Full visibility — ni ser exakt var tiden och pengarna tar vägen

När detta är rätt investering

Orkestrering är värt det när ni redan har en LLM-baserad applikation i produktion med ≥10 000 anrop per månad, eller när kostnaden överstiger 5 000 kr/månad. Under det är direktkoppling oftast billigare att underhålla.

Investeringsnivå

Implementation: 150 000–400 000 kr beroende på komplexitet och antalet modeller som ska orkestreras. ROI-breakeven sker ofta inom 2–4 månader via minskade API-kostnader. Fri förstudie — vi börjar med att mäta era nuvarande kostnader och latens.

Vanliga frågor