최근 OpenRouter 의 "Fusion" 이 화제가 되고 있습니다. 여러 모델을 결합하여 단일 최고 AI 보다 더 높은 품질의 결과를 생성하는 시스템입니다.
"어떤 AI가 최고인지" 선택하는 대신, 각각의 장점을 결합하는 것이 더 강력하다는 패러다임 전환에 공감하여 저도 직접 유사한 시스템을 구축했습니다. iPhone 에서 접근 가능하게 만들어 생산성이 크게 향상되었습니다.
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저는 iPhone 에서 모든 AI 를 호출할 수 있는 자체 제작 앱을 가지고 있습니다.
Claude, ChatGPT, Grok, Gemini, DeepSeek 등 5 개 제공업체에 연결되며 목적에 따라 다른 모델을 사용합니다.
주로 세 가지 방식으로 사용합니다.
・/ask: 동일한 질문을 5 개의 AI 제공업체에 동시에 보내고 답변을 나란히 반환합니다. 답변이 일치하면 채택합니다.
・/debate: 여러 최고 수준의 "추론" 모델을 호출하여 다중 라운드 토론을 진행합니다. 질문을 분석하고 각 모델에 다른 관점을 할당하며 각 라운드에서 부족한 점을 보완하여 토론을 수렴합니다. 중요한 의사 결정에만 사용합니다.
・/cc /codex: iPhone 에서 직접 Claude Code 또는 Codex 를 실행합니다. 집에 있는 Mac Studio 에서 실행 중인 서버에 API 로 연결하여 휴대폰에서 코드 리뷰를 수행하거나 수정 지시를 내릴 수 있습니다.
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Fusion 의 개념은 "모든 것을 한 명의 천재에게 맡기는 것보다 다섯 명의 강력한 전문가를 모아 토론하게 하는 것이 더 나은 판단을 내린다"는 아이디어와 유사합니다.
이는 MoA(Mixture of Agents) 연구에 의해 뒷받침되며, 제 경험상 Fable 5 와 같은 단일 모델을 사용하는 것보다 여러 모델 간의 합의가 더 정확한 경우가 더 많습니다.
단일 모델에 의존하면 그 모델의 약점이나 편향을 그대로 받아들이게 됩니다. 여러 모델에서 답변이 엇갈릴 때 비로소 "이건 판단하기 어려운 질문이군"이라는 것을 깨닫게 됩니다. 이런 경험이 쌓이면서 AI 응답을 검증하는 것이 습관이 됩니다.
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사용을 시작한 후 두 가지가 바뀌었습니다.
하나는 모델 선택 비용이 0 이 되었다는 점입니다. 이전에는 각 질문에 가장 적합한 AI 를 결정하고 여러 서비스를 옮겨 다녀야 했습니다. 이제는 질문의 성격에 따라 자동으로 라우팅됩니다. 이러한 결정 비용만 제거해도 의사 결정 속도가 두 배 이상 빨라졌다고 느껴집니다.
또 다른 하나는 모든 "틈새 시간"을 활용할 수 있게 되었다는 점입니다. 택시를 타고 이동 중이거나 회의 사이에 iPhone 에서 Claude Code 나 Codex 를 실행할 수 있습니다. 대기 시간 동안 에이전트를 실행시키고 책상으로 돌아오면 결과가 준비되어 있습니다. 이전에는 낭비되던 시간이 개발 및 의사 결정 시간으로 직접 전환되었습니다.
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"최강" 모델은 몇 달마다 바뀝니다. 현재 어떤 모델이 가장 좋은지 끊임없이 쫓기보다는, 여러 모델을 결합하는 방법을 설계할 수 있는 능력이 장기적으로 더 큰 가치가 있다고 생각합니다.
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참고로, 이 앱의 개발도 앱 자체를 사용하여 이루어지고 있습니다.
