最近，OpenRouter 的「Fusion」成為熱門話題。這是一個透過結合多個模型，產出比任何單一頂尖 AI 更高品質結果的系統。
與其選擇「哪個 AI 最好」，我更認同這種結合各自優勢更強大的典範轉移——所以我自己也打造了類似的系統。透過讓它能從我的 iPhone 存取，我的生產力大幅提升。
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我有一個自製的 app，可以讓我從 iPhone 呼叫所有 AI。
它連接到五個供應商——Claude、ChatGPT、Grok、Gemini 和 DeepSeek——我會根據目的使用不同的模型。
主要有三種使用方式：
・/ask：同時將同一個問題發送給五個 AI 供應商，並並排回傳答案。如果答案一致，我就採納。
・/debate：呼叫多個頂尖「思考」模型進行多輪討論。它會分析問題，為每個模型分配不同觀點，並在每一輪補充要點來收斂討論。我只在關鍵決策時使用。
・/cc /codex：直接從 iPhone 執行 Claude Code 或 Codex。它透過 API 連接到我家裡 Mac Studio 上運行的伺服器，讓我可以從手機進行程式碼審查或發出修復指令。
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Fusion 的概念類似於「召集五位強勁專家進行辯論，比把一切交給一位天才更能做出更好的判斷」。
這有 MoA（混合 Agent）研究的支持，而根據我自己的經驗，多個模型達成共識比使用單一模型（例如 Fable 5）更準確的情況更多。
依賴單一模型意味著全盤接受它的弱點或偏見。當多個模型的答案出現分歧時，你才會第一次意識到「這是個難以判斷的問題」。隨著這種經驗累積，驗證 AI 回應會變成習慣。
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開始使用後，有兩件事改變了。
一是選擇模型的成本變為零。以前，我必須決定每個問題哪個 AI 最好，並在多個服務之間跳轉。現在，它會根據問題性質自動路由。光是消除這個決策成本，就讓我感知到的決策速度提升了超過一倍。
另一個是我現在可以利用所有「零碎時間」。在坐計程車或會議間隙，我可以從 iPhone 執行 Claude Code 或 Codex。讓 Agent 在我等待時運行，等我回到辦公桌時結果已經準備好。原本被浪費的時間直接轉化為開發和決策時間。
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「最強」模型每隔幾個月就會改變。與其不斷追逐當前最好的模型，我相信能夠設計如何組合多個模型才具有更長期的價值。
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順帶一提，這個 app 的開發也是用它自己來完成的。
