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AIコーディング

複数モデルのオーケストレーション: Sakana Fugu（入口で振り分け）と OpenRouter Fusion（全員に聞いてまとめる）

Fugu は入口の司令塔モデルがタスクを分解し、得意なモデルを選んで組み合わせる。Fusion は全モデルに並列で頼んで出口で統合する。コスト重視か性能重視かで使うモデルやモードを選ぶ。

@xjuntaro · 投稿 2026-06-22
#ai-coding#モデル・料金#オーケストレーション#sakana-fugu#openrouter

（モデル・料金のサブテーマ）どちらも「Fable を超えた」とうたうが、仕組みが違うので向く使い方も違う。

仕組みの違い

  • Fugu（前処理型）: 司令塔が各ターンで状態を見て、モデル（7択）と役割（Thinker / Worker / Verifier の3択）を選び、Verifier が ACCEPT するまで最大5ターン回す（技術レポートの読み解き）。司令塔は 0.6B の小型モデルと軽量ヘッドを進化戦略で最適化したもの
  • Fusion（後処理型）: GPT・Claude・Gemini などに同じタスクを並列で投げ、判定役が出力をまとめる

使い分けのヒント

  • Fugu には別々に学習されたモードがあり、TRINITY 系はコスト効率、Ultra（Conductor 系）は性能重視。難しいタスクでは Ultra を選ぶべきだった、という使用者の振り返りがある
  • 自前で同じ発想をまねるなら、設計を書く役と批判的にレビューする役を別モデルにする（例: Claude Code が草案、Codex がレビュー）と設計の穴が洗い出せる

注意点

  • 有料プランの週制限は使い方次第ですぐ減るという報告もある。料金・制限は公式で確認する
  • ベンチマークの数字は各社発表。自分の課題で比べる

出典

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