OpenRouter が Fusion API を開始: 半分のコストで Fable レベル 5 インテリジェンスを実現する「良い型を入れる」
OpenRouter は、Fusion API マルチモデル コラボレーション システムを起動します。 Gemini 3 Flash+Kimi K2.6+DeepSeek V4 Pro の組み合わせは、Claude Fable 5 の約半分のコストでほぼ同等のパフォーマンスを実現します。OpenRouter アクセス モデルの数は 400 を超えています。
OpenRouter が Fusion API を開始: 半分のコストで Fable 5 に挑戦するマルチモデル「良いモデルをまとめる」
世界最大の AI ラージ モデル API 集約プラットフォームである OpenRouter は、6 月 14 日に Fusion API をリリースしました。これは、ユーザー入力を複数のモデルに同時に送信し、レビュー モデルが集約と分析後に統一された回答を生成するマルチモデル コラボレーション システムです。ベンチマークスコアから判断すると、いくつかのマルチモデルの組み合わせは、Anthropic の主力製品である Claude Fable 5 を上回っています。
Fusion の動作リンクは 3 つのステップに分かれています。最初のステップはリクエストを並行して送信し、複数のモデルが独自の応答に応答できるようにすることです。 2 番目のステップは、レビュー モデルが回答を読み取り、構造化分析を出力することです。 3 番目のステップは、モデルを呼び出して、分析内容に基づいて最終的な答えを生成することです。
SWE-Bench での完全なランキング:
| タイプ | モデルの組み合わせ | スコア |
|---|---|---|
| フュージョン | 寓話 5 + GPT-5.5 | 69.0% |
| フュージョン | オーパス 4.8 + GPT-5.5 + ジェミニ 3.1 プロ | 68.3% |
| フュージョン | オーパス 4.8 + GPT-5.5 | 67.6% |
| フュージョン | デュアル オーパス 4.8 | 65.5% |
| ソロ | クロード・ファブル 5 | 65.3% |
| フュージョン | Gemini 3 フラッシュ + キミ K2.6 + DeepSeek V4 プロ | 64.7% |
| ソロ | ディープシーク V4 プロ | 60.3% |
| ソロ | GPT-5.5 | 60.0% |
| ソロ | クロード作品4.8 | 58.8% |
| ソロ | キミ K2.6 | 53.7% |
| ソロ | ジェミニ 3.1 プロ | 45.4% |
| ソロ | ジェミニ 3 フラッシュ | 43.1% |
最も注目に値するのは、「手頃な価格のコンボ」 - Gemini 3 Flash + Kim K2.6 + DeepSeek V4 Pro - で、Claude Fable 5 の約半分のコストで、ベンチマーク スコアの差はわずか 1% (64.7% 対 65.3%) に抑えられています。さらに注目に値するのは、この組み合わせの 3 つのモデルの個々のランニング スコアが高くないことです (43.1%、53.7%、 60.3%）ですが、Fusion のレビュー合成メカニズムにより、相乗効果はそれぞれの上限を大幅に超えています。
また、直観に反する発見も 2 つあります。まず、Fable 5 + GPT-5.5 の組み合わせ (69.0%) は、Fable 5 の単一実行スコア (65.3%) を上回るだけでなく、GPT-5.5 の単一実行スコアの約 60.0% も上回ります。これは、最も強力なモデルでも、マルチモデルのコラボレーションを通じて追加のゲインが得られることを示しています。次に、Opus 4.8 の 2 つの組み合わせ (65.5%) は、実際には Fable 5 をわずかに上回っています。個別の実行スコア (65.3%) は、2 つの準強力なモデルのコラボレーションが、特定のシナリオでは 1 つの最も強力なモデルを上回る可能性があることを意味します。
OpenRouter は、アクセス モデルの数が 400 を超えたことも発表しました。 Fusion API の本質は、「安価なコンピューティング能力をインテリジェンスと交換する」ことです。複数の低価格モデルを並行して呼び出し、レビュー モデルを使用して意思決定を行うことで、単一ベンダーのロックインを回避し、主力の AI 機能を低コストで入手するための新しい道が開かれます。
レビュー