■ 概要（1行） 入力されたタスク内容に応じて最適なLLMモデルを選択・振り分け（ルーティング）し、AI API利用コストを最適化するオーケストレーションレイヤーです。 ■ 特徴・用途（2〜3行） プロンプトを分析し、単純なタスクには安価なモデル（例：GPT-3.5）を、複雑な推論が必要なタスクにのみ高性能モデル（例：GPT-4）を適用することで、実行コストを最大70%削減します。複数のLLMベンダーAPIを統一的なインターフェースで扱うことが可能であり、システムのスケーラビリティとコスト効率を大幅に向上させます。 ■ 結論（1行） 複数のLLMを組み合わせてコスト最適化を目指す、本番環境（プロダクション）向けのAIエージェントシステムに非常に有用な基盤技術です。