Fusion API, Fable 5급 연구 성능을 절반 가격으로 겨냥

예산 모델 패널이 연구형 LLM 가격을 다시 압박

복잡한 연구 질의에서 단일 대형 모델만 고르는 방식에 균열이 생기고 있다. OpenRouter는 2026년 6월 13일 X 스레드에서 Fusion API를 공개하며 “Fusion achieves Fable-level intelligence at half the price.”라고 적었다. 원문 트윗은 여기에서 확인할 수 있다.

스레드의 핵심 수치는 DRACO deep research benchmark다. OpenRouter는 Perplexity가 제시한 DRACO의 100개 고난도 연구 과제를 사용했고, 법률·의학·금융·제품 비교 등 10개 영역을 포함한다고 설명했다. 회사는 모델 패널이 개별 모델보다 꾸준히 낫고, 예산 모델 패널도 더 비싼 프런티어 모델에 근접하거나 넘어설 수 있다고 주장했다.

Fusion의 구조는 여러 모델을 동시에 호출한 뒤 judge model이 합의점, 모순, 누락, 고유한 통찰, blind spot을 뽑고, synthesizer가 최종 답을 만드는 방식이다. OpenRouter는 성능 향상의 약 75%가 합성 단계에서, 약 25%가 모델 다양성에서 나온다고 설명했다. 개발자는 단일 모델 슬러그처럼 openrouter/fusion을 부르거나 도구 배열에 {"type":"openrouter:fusion"}을 추가해 모델이 필요할 때 Fusion을 쓰게 할 수 있다.

OpenRouter는 DRACO 평가 중 모델이 온라인에 공개된 루브릭을 찾아내는 문제를 확인했고, 관련 도메인을 web search 설정에서 제외한 뒤 모든 수치를 다시 냈다고 덧붙였다. 다음 관전점은 외부 재현성이다. 100개 과제 결과와 비용 비교가 독립 검증에서도 유지된다면, 연구형 에이전트 시장의 경쟁축은 “가장 큰 모델”에서 “가장 잘 짜인 모델 패널”로 이동할 수 있다.