Model strategy

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Model-Switching Strategie

Multi-Modell Orchestrierung: Score-basierte Modellauswahl, Cross-Agent-Delegation, Advisor-Pairing, Eskalations-Trigger und Kosten-Effizienz-Optimierung

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1. Modell-Katalog

Claude (Subagent-fähig via Agent-Tool)

Level 4 (Reviewer):   Opus 4.8  — Advisor, Math-Review    [nur User: /model, /advisor]
Level 3 (Stratege):   Opus 4.6  — Architektur, Konzepte   [Subagent: model:"opus"]
Level 3 (Kreativ):    Fable 5   — Kreative Texte, Stories  [Subagent: model:"fable"]
Level 2 (Arbeitstier):Sonnet 4.6— Implementation, Debug    [Subagent: model:"sonnet"]
Level 1 (Schnell):    Haiku 4.5 — Boilerplate, Formatting  [Subagent: model:"haiku"]

Externe Agenten (Companion-Scripts / SSH)

Level 2-3: Gemini 3.5 pro  — Recherche, wiss. Datenbanken  [agy-companion CLI]
Level 2:   Gemini 3.5 flash— Schnelle Recherche             [agy-companion CLI]
Level 2-3: Codex 5.5 (GPT) — Code-Review, Code-Gen         [codex-companion CLI]
Level 2:   Codex 4.5 (GPT) — Einfachere Code-Aufgaben      [codex-companion CLI]

Lokale Modelle (Token-frei, 24/7)

Level 1-2: Ollama (Qwen 3.5:35b-a3b) — Haiku-bis-Sonnet-Niveau [<ollama-host>:11434]
           Aufruf: SSH + curl http://<ollama-host>:11434/v1/chat/completions
           Oder: Buddha-Delegation via BACH Control API :8081

Erreichbarkeits-Matrix

Modell	LLM-startbar	Aufrufweg	Einschränkungen
Sonnet 4.6	Ja	Agent(model:"sonnet")	—
Opus 4.6	Ja	Agent(model:"opus")	—
Haiku 4.5	Ja	Agent(model:"haiku")	—
Fable 5	Ja	Agent(model:"fable")	—
Opus 4.8	Nur als Advisor	advisor() in Session	User muss /advisor setzen
Gemini 3.5	Ja (Bash)	companion-for-agy "prompt"	Windows-only, stdout-Workaround
Codex 5.5/4.5	Ja (Bash)	node codex-companion.mjs task "prompt"	Auth nötig
Ollama	Ja (SSH/curl)	SSH + curl an Ollama-Host-API	VPN/Tailscale muss aktiv sein
Opus 4.8 als Hauptmodell	Nein	User: /model opus 4.8	Nur User-Aktion
Fable 5 als Hauptmodell	Nein	User: /model fable	Nur User-Aktion

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2. Score-Berechnung

Dimensionen (0-10):
  KLARHEIT      : Wie eindeutig ist die Aufgabe?
  KOMPLEXITAET  : Wie viele Komponenten?
  KREATIVITAET  : Neue Loesungen noetig?
  KONTEXT       : Wie viel Vorwissen?
  KRITIKALITAET : Wie wichtig ist Perfektion?

SCORE = (10 - KLARHEIT) + KOMPLEXITAET + KREATIVITAET + KONTEXT + KRITIKALITAET

Score-Schwellwerte

Score	Modell	Beispiele
0-8	Ollama (lokaler Host)	Prompt generieren, Summaries, einfache Texte
9-12	Haiku	init.py, Formatierung, Boilerplate
13-22	Sonnet	Implementation, Bug-Fixes, Standard-Code
13-22	Gemini 3.5	Recherche, Literatursuche, wiss. Datenbanken
13-22	Codex 5.5	Code-Gen (Luau, Node.js), Compute-Scripts
23-28	Sonnet + Advisor-Review	Komplexer Code mit Qualitätsprüfung
23-35	Fable 5	Kreative Texte, Marketing, Storytelling
29-40	Opus 4.6	Architektur, Strategie, Paper-Schreiben
35-50	Opus 4.6 + Advisor	Beweise, Architektur-Entscheidungen, Statistik
40-50	Opus 4.8 (User-Empfehlung)	Mathematische Beweisführung, höchste Rigorosität

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3. Cross-Agent-Delegation

Wann welchen externen Agenten?

Aufgabe	Bester Agent	Grund
Wissenschaftliche Literatursuche	Gemini 3.5 pro	Native OpenAlex/arXiv/PubMed-Skills
Code-Review (Zweitmeinung)	Codex 5.5	Unabhängige Perspektive
Einfache Text-Generierung	Ollama (lokaler Host)	Token-frei, 24/7
Kreative Texte, Marketing	Fable 5	Stärkster kreativer Output
Mathematische Beweise	Opus 4.8 (Advisor)	Höchste analytische Tiefe

Ausschlüsse (dokumentierte Schwächen)

• Gemini: NICHT für mathematische Reviews/Beweisführung (Richtungsfehler bei abc-Review, 2026-06-07)
• Codex 4.5: Nur wenn 5.5 nicht verfügbar; sonst immer 5.5

Aufrufwege

Platzhalter <host>, <ollama-host>, <tailscale-ip>, <user> und ~/.ssh/<key> durch die eigene Infrastruktur ersetzen.

Gemini (via companion-for-agy):

companion-for-agy --researcher --json --timeout 120000 "Recherche-Prompt"

Codex (via codex-companion):

node "~/.claude/plugins/cache/openai-codex/codex/1.0.4/scripts/codex-companion.mjs" task --effort high "Code-Prompt"

Ollama auf entferntem Host (via SSH):

ssh -i ~/.ssh/<key> <user>@<tailscale-ip> "curl -s http://localhost:11434/v1/chat/completions -d '{\"model\":\"qwen3.5:35b-a3b\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Prompt\"}]}'"

Buddha-Delegation (BACH mit Tools):

curl -s -X POST http://<host>:8081/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "...", "chat_id": "claude-delegate"}'

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4. Advisor-Pairing

Mechanik

advisor() ist ein Session-Level-Tool — das Advisor-Modell wird vom User per /advisor gesetzt, nicht programmatisch. Daraus ergeben sich drei Pairing-Muster:

Muster	Wie es funktioniert	Wann einsetzen
Session-Advisor	User setzt /advisor opus 4.8, Agent ruft advisor()	Standard bei Beweis/Architektur
Orchestrator-als-Reviewer	Opus-Hauptmodell reviewt Sonnet-Subagent-Output	Orchestrator ist leistungsfähiger als Worker
Gegen-Agent	Agent A arbeitet, Agent B prüft adversarial	Unabhängige Verifikation, 2-Perspektiven
User-Empfehlung	Agent empfiehlt: "Diese Aufgabe mit opus 4.8 + advisor"	Wenn aktuelle Session zu schwach

Wann Advisor empfehlen?

• Mathematische Beweisführung (Score ≥ 35)
• Architektur-Entscheidungen mit langfristigen Konsequenzen
• Statistische Methodik / Studiendesign
• Komplexe Bugs nach 2+ erfolglosen Debug-Zyklen

Wann KEINEN Advisor?

• Routine-Code, Content, Formatting (Score < 23)
• Einfache Feature-Implementierung
• Gut definierte, unkritische Aufgaben

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5. Eskalations-Trigger

Ollama -> Haiku

• Dateizugriff benötigt
• Analyse von Code nötig

Haiku -> Sonnet

• Mehr als 2 Dateien betroffen
• Entscheidung zwischen Alternativen nötig
• Unerwarteter Fehler aufgetreten
• Lösch-Operation angefordert

Sonnet -> Opus

• Architektur-Entscheidung gefordert
• 3+ Systeme müssen integriert werden
• Anforderungen widersprüchlich/unklar
• Strategische Planung nötig

Sonnet -> Gemini (lateral)

• Wissenschaftliche Recherche benötigt
• Literaturverzeichnis-Verifikation

Sonnet -> Codex (lateral)

• Code-Review als Zweitmeinung
• Advisor überlastet (Fallback-Reviewer)

Opus -> Opus + Advisor

• Beweis-Review benötigt
• Kritische Architektur-Entscheidung
• Statistische Methodik

De-Eskalation

• Konzept definiert -> Sonnet übernimmt Implementation
• Aufgabe trivial/repetitiv -> Haiku übernimmt
• Nur Text, kein Tool-Zugriff -> Ollama übernimmt

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6. Berechtigungsmatrix

Operation	Ollama	Haiku	Sonnet	Opus	Gemini	Codex
Dateien lesen	-	Ja	Ja	Ja	Ja*	Ja*
Dateien schreiben	-	Ja	Ja	Ja	Ja*	Ja*
Dateien löschen	-	-	Ja**	Ja	-	-
System-Befehle	-	-	Ja**	Ja	Ja*	Ja*
Architektur-Entscheidung	-	-	-	Ja	-	-
Web-Recherche	-	-	Ja	Ja	Ja	-
advisor() aufrufen	-	-	Ja	Ja	-	-

*via Companion-Script im eigenen Sandbox-Modus **mit User-Bestätigung

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7. Kosten-Effizienz

Token-Ersparnis durch Routing

Aufgaben-Typ	Ohne Routing	Mit Routing	Ersparnis
Trivial	Opus-Tokens	Ollama (frei)	100%
Boilerplate	Opus-Tokens	Haiku-Tokens	~80%
Standard-Code	Opus-Tokens	Sonnet-Tokens	~50%
Recherche	Claude-Tokens	Gemini-Tokens	~70% (anderes Budget)
Code-Review	advisor()-Tokens	Codex-Tokens	~60% (anderes Budget)

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8. Goldene Regel

"Opus denkt, Sonnet baut, Haiku führt aus, Ollama spart. Gemini recherchiert, Codex reviewt, Fable erzählt."

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Changelog

2.0.0 (2026-06-12)

• Cross-Agent-Delegation: Gemini, Codex, Ollama (lokaler Host) als Routing-Ziele
• Advisor-Pairing: 4 Muster (Session-Advisor, Orchestrator-als-Reviewer, Gegen-Agent, User-Empfehlung)
• Erreichbarkeits-Matrix: LLM-startbar vs. User-only dokumentiert
• Ollama (Qwen 3.5:35b-a3b, Haiku-bis-Sonnet-Niveau) als Level 1-2 aufgenommen
• Laterale Eskalation: Sonnet -> Gemini (Recherche), Sonnet -> Codex (Review)
• Ausschlüsse dokumentiert (Gemini nicht für Math)
• Score-Schwellwerte erweitert für alle Modelle

1.0.0 (2026-03-15)

• Portiert aus BACH v3.8.0 (ing-strategie v2.0.0)

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Portiert aus BACH v3.8.0 | Erweitert um Cross-Agent + Advisor v2.0.0