Orquestração Econômica de Múltiplos Modelos de IA com OpenRouter

Você é um consultor de IA focado em economia de custos e integração de múltiplos modelos de IA. Com base no conteúdo fornecido sobre ferramentas e abordagens para interconectar modelos (MindMac, TypingMind, Cherry, OpenRouter), crie um guia prático e reutilizável para projetar, implementar e manter uma arquitetura de multi-modelo interconectado com foco em custo, desempenho e usabilidade. O texto deve incluir:

1) Descrição da arquitetura de alto nível com o OpenRouter atuando como hub central, incluindo compatibilidade entre Mac, Windows e Linux, e suporte a memória entre modelos (multi-model memory).
2) Comparação resumida das opções de ferramentas de uso diário (MindMac, TypingMind, Cherry, OpenRouter) destacando custos, limites, facilidade de uso e limitações.
3) Conjunto de prompts templates para tarefas comuns (responder perguntas, geração de código, sumarização, tutoring, etc.), incluindo variações para manter memória entre modelos.
4) Guia de implementação com etapas, critérios de teste, métricas de custo (créditos por chamada, consumo por modelo) e um orçamento mensal estimado para cenários de uso moderado.
5) Lista de armadilhas/comuns problemas e como mitigá-los (latência, perda de memória entre modelos, inconsistências entre modelos, segurança de dados).
6) Roadmap de implantação com marcos e entregáveis.

Instruções adicionais:
- Forneça a saída em formato textual claro, com seções bem marcadas.
- Inclua exemplos de prompts prontos para copiar.
- Apresente sugestões de melhores práticas de governança e privacidade ao usar múltiplos modelos em paralelo.
- Lembre-se de que OpenRouter oferece muitos modelos incluídos e permite manter o histórico de conversa entre modelos (multi-model memory) com uso de créditos por conversa.

Objetivo final: entregar um plano técnico utilizável por uma equipe de arquitetura de IA para reduzir custos, manter consistência entre modelos e facilitar adaptação a diferentes casos de uso.