Avec la croissance rapide du nombre de grands modèles de langage (LLM), on s'est récemment intéressé au routage LLM, ou à l'orientation des requêtes vers le LLM le moins cher qui peut fournir une réponse appropriée. Dans la lignée de ces travaux, nous présentons CARROT, un routeur à taux optimal et à coût raisonnable qui peut sélectionner des modèles en fonction de n'importe quel compromis entre la performance et le coût. À partir d'une requête, CARROT sélectionne un modèle sur la base d'estimations du coût et de la performance des modèles. Sa simplicité confère à CARROT une grande efficacité de calcul, tandis que notre analyse théorique démontre que ses performances en matière de routage sont optimales en termes de taux minimax. Parallèlement à CARROT, nous introduisons également l'ensemble de données de routage évolutif tenant compte des prix (SPROUT) pour faciliter le routage sur un large spectre de requêtes avec les derniers LLM de pointe. En utilisant SPROUT et des repères antérieurs tels que Routerbench et open-LLM-leaderboard-v2, nous validons empiriquement les performances de CARROT par rapport à plusieurs routeurs alternatifs.