論文の概要: Triage: Routing Software Engineering Tasks to Cost-Effective LLM Tiers via Code Quality Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07494v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 18:34:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.511501
• Title: Triage: Routing Software Engineering Tasks to Cost-Effective LLM Tiers via Code Quality Signals
• Title（参考訳）: トリアージ:コード品質信号によるソフトウェアエンジニアリングタスクのコスト効果 LLM ティアへのルーティング
• Authors: Lech Madeyski,
• Abstract要約: Triageは、コードヘルスメトリクスを使用して、各タスクを最も安価なモデル層に割り当てるフレームワークである。 コードのヘルスメトリクスは、ソフトウェアの保守性を示す指標です。 コスト品質のトレードオフを検証し、どのコードヘルスサブ要素がルーティング決定を駆動しているかを特定するための評価プロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.944323057176686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Context: AI coding agents route every task to a single frontier large language model (LLM), paying premium inference cost even when many tasks are routine. Objectives: We propose Triage, a framework that uses code health metrics -- indicators of software maintainability -- as a routing signal to assign each task to the cheapest model tier whose output passes the same verification gate as the expensive model. Methods: Triage defines three capability tiers (light, standard, heavy -- mirroring, e.g., Haiku, Sonnet, Opus) and routes tasks based on pre-computed code health sub-factors and task metadata. We design an evaluation comparing three routing policies on SWE-bench Lite (300 tasks across three model tiers): heuristic thresholds, a trained ML classifier, and a perfect-hindsight oracle. Results: We analytically derived two falsifiable conditions under which the tier-dependent asymmetry (medium LLMs benefit from clean code while frontier models do not) yields cost-effective routing: the light-tier pass rate on healthy code must exceed the inter-tier cost ratio, and code health must discriminate the required model tier with at least a small effect size ($\hat{p} \geq 0.56$). Conclusion: Triage transforms a diagnostic code quality metric into an actionable model-selection signal. We present a rigorous evaluation protocol to test the cost--quality trade-off and identify which code health sub-factors drive routing decisions.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: AIコーディングエージェントはすべてのタスクを単一フロンティアの大規模言語モデル(LLM)にルーティングする。 目的: コードヘルスメトリクス(ソフトウェアの保守性を示す指標)をルーティング信号として使用するフレームワークであるTriageを提案し、各タスクを高価なモデルと同じ検証ゲートを出力する最も安価なモデルティアに割り当てる。 メソッド: Triageは3つの機能ティア(ライト、スタンダード、ヘビー-ミラーリング、Eg、Haiku、Sonnet、Opus)を定義し、事前にコンパイルされたコードヘルスサブファクタとタスクメタデータに基づいてタスクをルーティングする。 我々は,SWE-bench Lite(300タスクを3つのモデル階層で比較した評価を設計する。 結果: 階層依存非対称性(medium LLMs benefit from clean code while frontier model does not not)がコスト効率の高いルーティングをもたらす2つの要因を解析的に導出した。 結論: Triage は診断コード品質指標を実行可能なモデル選択信号に変換する。 本稿では、コスト品質のトレードオフをテストするための厳密な評価プロトコルを提案し、どのコードヘルスサブ要素がルーティング決定を駆動しているかを特定する。

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