GitHub：Copilot HyDRAルーターがモデルを自動選択し、品質を維持しながら72.5%のコスト削減を実現しました

GitHubは HyDRA を発表しました。これはCopilotが各タスクに最適なAIモデルを自動的に選択できるモデルルーターで、品質を損なうことなくコストを削減します。

タスクの複雑さに応じたルーティング

HyDRAは4つの基準でAIモデルを選択するモデルルーターです。推論の深さ、コードの複雑さ、デバッグの難易度、ツールオーケストレーションの必要性です。すべてのクエリを同じ大型モデルに送る代わりに、シンプルなタスクには安価なモデルを、複雑なタスクには高機能なモデルを割り当てます。これにより、軽微なクエリに高コストの推論リソースを無駄遣いすることを防ぎます。

競合他社との比較による定量的なコスト削減

GitHubは品質を維持したまま 72.5%のコスト削減 を報告しています。保守モードでは、HyDRAはタスクの 解決率70.8% を達成し、OpenRouter Autoと比べて 3.3倍 安価です。さらに、繰り返されるプレフィックスに対してモデルの状態を再利用し冗長な処理を削減するプロンプトキャッシング、および定義を事前に全て読み込む代わりに必要に応じてツール定義を取得するツール検索が追加されました。

他の言語ではどのように機能しますか？

19の言語と16の言語グループにおいて、ルーティング精度は英語ベースラインから 4ポイント以内 に収まっており、多言語ユーザーもモデル選択品質において不利益を受けません。オートモードはキャッシュの自然な境界（最初のターンまたはコンパクション後）でのみ有効になり、キャッシュ効率を維持します。