Hemos llegado a la era de abstracción de modelos mucho antes de lo esperado, lo que significa que la importancia y superioridad de cada modelo de vanguardia solo disminuirán a partir de este punto. Un conjunto de modelos pequeños puede superar a los modelos de vanguardia en eficiencia de costos, velocidad y capacidad. Esto implica que las leyes de escalado y la teoría de agregación ya han convertido en bienes comunes a los modelos de vanguardia. Lo que parece ser enrutadores de modelos se transformará rápidamente en agregadores de modelos que controlen la relación con los usuarios finales y posean los datos del rendimiento de cada modelo para determinar cuál fue la opción óptima. Actualmente esto es ineficiente, pero tras acumular suficientes datos para indexar el rendimiento por modelo, se podrá optimizar automáticamente la caché necesaria y los tokens utilizados por tarea.