概要

OpenRouterBenchは、LLMルーティング（問い合わせを複数のモデルやモデル提供者に振り分ける技術）の研究・評価と実装を支援するために設計されたリポジトリです。ベンチマーク用のデータセット（Hugging Faceにホスト）、評価メトリクス、サンプルルーティングポリシーやベースラインアルゴリズム、実験用スクリプトをまとめて提供し、ルーティングの精度、コスト、レイテンシー、スループットなど多面的な比較を行えるようにしています。研究者は比較実験を迅速に開始でき、エンジニアは実運用での戦略検討の出発点を得られます。

リポジトリの統計情報

• スター数: 9
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 9
• コミット数: 4
• ファイル数: 17
• メインの言語: Python

主な特徴

• ベンチマークデータセットと評価スクリプトを一体化し、LLMルーティング戦略の比較を簡潔に実行可能。
• Hugging Faceデータセット連携により、標準化されたデータでの評価をサポート。
• 複数モデル・複数提供元を想定したルーティングポリシーの雛形（コスト/精度/レイテンシー重視のバランス調整）。
• 軽量で拡張しやすいPythonベースの実験フレームワーク（MITライセンス）。

技術的なポイント

OpenRouterBenchは「ルーティング問題」をLLMの運用観点で再定義し、その比較評価を自動化する点が重要です。技術的には、まず評価指標として単純な精度だけでなく、応答コスト（API呼び出しコスト等）、レイテンシー、計算資源利用量、スループット、場合によってはユーザ満足度を模した複合指標を採用する想定です。これにより、単一モデルの最高性能だけでなく、コスト効率の良いモデル混合や階層的ルーティング（まず軽量モデルでフィルタしてから重いモデルに振る等）の有効性を定量化できます。

実装面ではPythonを中心に、データロードや前処理はHugging FaceデータセットAPIと組み合わせ、実験の再現性を高める構成管理（.env.example、READMEにセットアップ手順）を用意しています。ルーティングポリシーはプラグイン式で、ルールベース（リクエストの種類やトークン長に依存）、学習ベース（メタ学習やバンディット手法での最適化）、コスト最適化アルゴリズムなどを追加できる設計が想定されています。加えて、評価パイプラインはモデル呼び出しのモックを受け入れることで、実APIコストを抑えつつ大規模なシミュレーションを行える点が実用的です。データとコードが分離されているため、新しいモデルや提供者を追加して比較実験を拡張しやすい構造になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .env.example: file
• .gitattributes: file
• .gitignore: file
• README.md: file
• assets: dir
• LICENSE: file
• setup.py: file
• requirements.txt: file
• src/: dir（実際の評価スクリプトやポリシー実装が入る想定）
• tests/: dir（簡易テストやサニティチェック）
• datasets/: dir（データ定義ファイルまたは参照）
• notebooks/: dir（分析用ノートブック）
• config/: dir（実験設定やハイパーパラメータ）
• scripts/: dir（実行スクリプト） …他 12 ファイル

この構成は、実験の再現性と拡張性を優先しており、モデルプラグインや評価メトリクスを容易に追加できるモジュール化が特徴です。Hugging Faceへのデータ登録や外部APIの呼び出し設定は環境変数と設定ファイルで管理する設計が見受けられます。

まとめ

LLM運用で重要な「モデル選択と割当」を実証的に評価する出発点として有用なリポジトリ。

リポジトリ情報：

• 名前: OpenRouterBench
• 説明: OpenRouterBench: A One-Stop Benchmark and Solution Suite for LLM Routing
• スター数: 9
• 言語: Python
• URL: https://github.com/ynulihao/OpenRouterBench
• オーナー: ynulihao
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/34310984?v=4

READMEの抜粋：