AlphaMoatによると、2026-09時点でModel Routerのダウンロード数は4,879、スター数は12で、AIスキル全体5,078件中1,916位、AIエージェントでは969件中360位です。

インストール数

577

ダウンロード数

4879

スター数

総合順位

#1,916

全体の上位 38% · AIエージェントの上位 38%

プラットフォーム	インストール数	ダウンロード数	スター数	コメント
ClawHub ↗	149	4409	12	-
SkillHub ↗	577	4879	11	—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

モデルの設定や簡単な一覧を読み、入ってくる要求ごとに適したモデルを選びます。一般の要求や複雑さの低い要求は使える中で最も安いモデルへ、複雑な要求はより強いモデルへ回します。判断には宣言された能力と任意の費用の点数、作業の複雑さの目安、呼び出し側が明示した上書きを使います。複雑度 heuristic により、法律、医療、security、正確性が重要な依頼に能力不足の model が選ばれる場合があります。routing は参考として扱い、このような task では人による確認または明示的 override を使ってください。信頼でき、確認済みの model 設定だけを読み込みます。

資料公開日 2026-10-27

できること

簡単な問いを安いモデルに回す
複雑な要求には強いモデルを割り当てる

使う場面

モデルの利用費が気になるとき
作業の難しさに応じて自動で切り替えたいとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

この簡単な問いは最も安いモデルで答えてください

複雑な作業は強いモデルに切り替えてください

月次の推移

ダウンロード数4879

スター数12

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月	ダウンロード数	前月比	スター数
2026-09	4879	—	12
2026-08	4356	+3.1%	12
2026-07	4225	+7.6%	12
2026-06	3925	+3.6%	11
2026-05	3790	—	11
2026-03	3331	—	11

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

1.7 KB・ClawHub v0.1.1

---
name: model-router-premium
version: 0.1.1
description: Route model requests based on configured models, costs and task complexity. Use for routing general/low-complexity requests to the cheapest available model and for higher-complexity requests to stronger models.
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# model-router

This skill provides a compact, runnable router that inspects an OpenClaw-style configuration (or a simple models JSON) and selects an appropriate model for an incoming request based on:

すべて表示(全 39 行)

- declared model capabilities and an optional cost score
- task complexity (heuristic: short/simple vs long/complex)
- explicit overrides (user or caller hints)

Design principles
- Keep decision logic small and deterministic.
- Default to the cheapest model for general, not-complex tasks.
- Escalate to stronger models when the task appears complex or asks for high-fidelity results.
- Make model metadata explicit (capabilities, cost_score, tags) so the router is transparent and auditable.

What this skill includes
- scripts/router.py — a small CLI and library to pick a model given a task description and a models configuration file.
- examples/models.json — example model configurations (name, provider, cost_score, capabilities).

When to use
- Trigger when you need to programmatically choose which LLM to call for a user request.
- Use for batching or middleware routing in server apps.

Usage (quick)
- Prepare a models file (JSON) with model entries. See examples/models.json.
- Call: python3 scripts/router.py --models examples/models.json --task "Summarize this email" --mode auto
- The script prints the chosen model and the reasoning.

Files
- scripts/router.py — router CLI/library
- examples/models.json — sample model list