Calidad multimodelo con un presupuesto ajustado.
Deja de esperar al próximo modelo: el siguiente salto de capacidad viene de un panel, no de un checkpoint. Fusion envía tus prompts más difíciles a varios modelos de vanguardia a la vez, y luego un juez sopesa dónde coinciden, detecta dónde se contradicen y devuelve la respuesta más sólida, contrastada con las demás. Recúrrelo para el trabajo que de verdad importa: razonamiento profundo, código difícil, investigación, crítica experta, allí donde equivocarse cuesta más que unas pocas generaciones extra.
La conversación informal va directamente a un modelo por defecto más económico. Las solicitudes de código, agente y uso de herramientas se distribuyen al panel: ahí es donde una segunda opinión realmente vale la pena.
Tu indicación llega a varios modelos de vanguardia a la vez: intentos independientes que captan, cada uno, lo que los demás pasan por alto.
Un juez lee cada candidato y devuelve el más sólido — contrastado con los demás, no el primer intento de un solo modelo.
Solo cuando aporta valor. Fusion distribuye el panel en tareas de programación, agénticas, uso de herramientas y prompts complejos — la conversación casual va directamente a un modelo predeterminado más económico, así que pagas por el panel solo en las solicitudes donde una segunda opinión vale la pena.
Un único modelo te da un solo intento con tu prompt — y ninguna forma de detectar cuándo se equivoca. Fusion ejecuta varios modelos de frontera sobre el mismo prompt a la vez, luego un juez independiente lee cada respuesta y devuelve la más sólida, verificándola contra las demás. El desacuerdo entre modelos potentes es una señal: pone en evidencia los casos difíciles donde un modelo por sí solo se equivocaría en silencio.
Un modelo, una respuesta. Sin segunda opinión — si está mal, lo publicas mal.
Elige un modelo por prompt para reducir costos. Selección más inteligente — pero sigue siendo una sola respuesta.
Un panel responde en paralelo; un juez devuelve la más sólida, verificada contra el resto.
| Modelo | Rol | Contexto |
|---|---|---|
| Gemini 3.5 Flash | Panel | 1M |
| MiniMax M2.7 | Panel | 204K |
| GLM 5.1 | Panel | 200K |
| Claude Opus 4.8 | Juez | 1M |
¿Quieres otra combinación? Crea tu propio panel en el editor de Routing DSL.
Fusion no es un caso especial — es una configuración integrada de nuestro DSL de enrutamiento, un pequeño lenguaje en entorno controlado para definir exactamente cómo se enruta cada solicitud. Clona la plantilla «Fable 5 Level» y modifica el panel, el juez, la regla de habilitación o la forma en que se elige al ganador.
Un modelo juez clasifica todos los candidatos y sirve el más sólido tal cual — nunca una fusión diluida.
El panel vota sobre una respuesta estructurada — sin llamada adicional al juez.
Un modelo agregador fusiona los candidatos en una respuesta mejorada (Mixture-of-Agents).
Para código: gana el candidato cuyo parche realmente supera tu conjunto de pruebas.
Una carrera — gana el tramo de menor latencia, para cuando la velocidad es lo más importante.
Sin caja negra. Construye tu propio enrutador con el DSL y cada ramificación queda registrada — qué modelos compitieron, la latencia y el estado de cada tramo, y qué respuesta eligió el árbitro — para que puedas ver en la consola exactamente por qué ganó una respuesta.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="orcarouter/fusion-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)Como fusion ejecuta cada miembro del panel más un juez, una solicitud distribuida se factura como la suma de esas finalizaciones subyacentes en lugar de como un solo modelo, y solo en las solicitudes que realmente se distribuyen. Sin margen alguno.