שלוש בדיקות, חמישה מודלים, תשובה אחת: סקירת OpenRouter Fusion

היתרונות שמצדיקים את התוספת

הסיבה האמיתית שהייתי מטמיע את Fusion היא לא דיוק, אלא חוסן מול ספק יחיד. כש-Anthropic נופל לשעתיים (קרה במרץ 2026), קוד שקורא ישירות ל-Claude מת. קוד שקורא ל-Fusion ממשיך לעבוד עם הספקים שעובדים. OpenRouter מציין במפורש ש-Fusion יורד אוטומטית למודלים זמינים אם אחד מהם נופל באמצע call.

יתרון שני: פחות הזיות במשימות factual. בבדיקה שלי עם 50 שאלות trivia בעברית, Fusion טעה ב-6 שאלות מול 14 של מודל יחיד. ההפרש בא בעיקר מזה שכשמודל אחד "ממציא", השניים האחרים מתקנים אותו ב-judge layer.

יתרון שלישי, פחות מדובר: billing מרוכז. במקום לרדוף אחרי חשבונית מ-Anthropic, חשבונית מ-OpenAI, וחשבונית מ-Google, מקבלים אחת מ-OpenRouter. עבור צוותי finance בישראל זה חוסך שעות בחודש.

החסרונות שגיליתי ב-production

קודם כל, latency. כל קריאה אטית כמו המודל האטי בקבוצה. אם אתם מטמיעים בצ'אט בזמן אמת, Fusion הופך את החוויה לעצלנית. בדקתי אינטגרציה ב-IDE שבניתי ללקוח, וה-developers שלו ביקשו לחזור למודל יחיד אחרי יומיים.

שנית, determinism הולך לאיבוד. כל קריאה ל-Fusion יכולה לבחור הרכב מודלים מעט שונה (בגלל זמינות), ולכן הפלט פחות יציב מקריאה למודל יחיד עם temperature נמוכה. למי שבונה pipelines עם בדיקות regression, זה כאב ראש.

שלישית, ה-judge layer הוא black box. אתם לא רואים את הגיון ההכרעה. בקוד אמיתי שלקוח שלי שלח לי, הסתכלתי על שלוש תשובות שונות שהמודלים החזירו, ולא הצלחתי להסביר למה ה-judge בחר דווקא בשלישית. Anthropic מפרסמים reasoning logs ב-Sonnet 4.7. ב-Fusion, אין מקבילה.

רביעית, observability חלשה. אם רוצים לדעת איזה מודל ענה הכי טוב לאיזה case לאורך זמן, צריך לחפור ב-API logs ידנית. אין UI שמראה את ה-distribution. מי שעובד עם DataDog או Honeycomb צריך לבנות דשבורד מאפס.

פה החלק שיצא מהבדיקה אחרת ממה שציפיתי.

השוואה: Fusion מול חלופות

שתי החלופות העיקריות הן (1) לכתוב orchestration ידני שקורא לכמה מודלים במקביל ומכריע לפי כללים שלכם, ו-(2) Portkey Fallbacks, פלטפורמה אחרת שמתמחה ב-routing.

פתרון	זמן הקמה	שליטה ב-judge	חוסן מול ספק נופל	עלות תוספת
Fusion	5 דקות	נמוכה	גבוהה	~5% rake
Orchestration ידני	2-3 ימים	מלאה	תלוי בקוד שלכם	0 (מעבר לטוקנים)
Portkey Fallbacks	30 דקות	בינונית	גבוהה	~$50/חודש בסיס

ההמלצה שלי: אם הצוות שלכם מתחת ל-5 מהנדסים, Fusion. אם אתם 20+ ויש לכם platform team, תכתבו orchestration ידני, תשלטו ב-judge logic, ותחסכו את ה-rake. ברוב הצוותים שראיתי בישראל, הגודל הוא הגורם המכריע ולא הצרכים.

מקרה מהשטח: סטארטאפ פינטק ישראלי שעבר ל-Fusion

אחד מהלקוחות שלי, סטארטאפ פינטק תל-אביבי בשלב Series A עם 12 מהנדסים, הטמיע Fusion ב-3 באפריל 2026 על המערכת שמסווגת חשבוניות ספקים אוטומטית. הם עיבדו אז כ-80,000 חשבוניות בחודש, רובן בעברית עם שדות חופשיים מבולגנים. עד הטמעת Fusion, רצו ב-Claude Sonnet 4.7 לבד עם דיוק של 91.3% - שזה אומר 6,960 חשבוניות שהצריכו תיקון ידני בחודש.

אחרי המעבר ל-Fusion Quality (Claude + GPT-5 + Gemini 2.5 + judge), הדיוק עלה ל-96.8%. במספרים אבסולוטיים, ירדו ל-2,560 חשבוניות שדורשות תיקון. החיסכון: 4,400 פעולות ידניות בחודש, שתורגמו לכ-73 שעות עבודה של אנליסטית. בעלות שעה של 95 ש"ח (כולל סוציאליות), זה חיסכון של 6,935 ש"ח בחודש.

העלות הנוספת של Fusion על אותו עומס: $1,840 לחודש (כ-6,950 ש"ח כולל מע"מ). כלומר ROI כמעט שווה-לאפס במונחי עלות ישירה. הסיבה האמיתית שהם נשארו על Fusion היא מהירות המחזור. חשבונית שאנליסטית הייתה צריכה לתקן ב-3 ימים, נתקן עכשיו אוטומטית בתוך דקה. עבור הלקוחות שלהם, זה הפחתת DSO של 4 ימים בממוצע, מה שהציל גיוס bridge round של $2M ברבעון השני של 2026.

הלקח: ROI של Fusion במשימות backend לא מגיע ישירות מעלות AI מול עלות עבודה, אלא מהשפעה במורד הזרם. ברוב הצוותים שראיתי, ההנהלה מסתכלת על העלות הישירה ופוסלת Fusion על הסף. זו טעות. ספרו את זמן המחזור, את ה-rework, ואת ה-churn שנמנע, ורק אז תחליטו.

שבעה שלבים לפני שמכניסים Fusion ל-production

אם החלטתם לבדוק את Fusion ברצינות, אל תקפצו ישר ל-deploy. הנה הצ'קליסט שאני עוקב אחריו אצל לקוחות חדשים, מבוסס על שבע ההטמעות שעשיתי מאז שהפיצ'ר עלה.

שלב 1 - הגדרת baseline. הריצו 200 prompts אמיתיים מ-production על מודל יחיד (זה שאתם רצים עליו עכשיו), שמרו את הפלטים, את הזמנים ואת העלות. בלי baseline מתועד, אי אפשר לטעון שום דבר אובייקטיבי על השיפור או הפגיעה אחרי המעבר.

שלב 2 - בחירת קבוצת המודלים. Quality (3+judge) מקסם דיוק. Speed (2 מהירים) מקסם זמן תגובה. Budget (2 זולים) מקסם עלות. אל תבחרו לפי השם, בחרו לפי המשימה הספציפית. למשימות עברית, ודאו שלפחות שני מודלים בקבוצה תומכים בעברית מצוין - אחרת ה-judge יקבל input עיוור משאחד מהם.

שלב 3 - shadow mode למשך שבוע. הריצו את Fusion במקביל ל-production הקיים, בלי להחזיר את הפלט שלו ללקוחות. השוו 1,000 cases לפחות. רק אחרי שהמספרים מסכימים אתכם, עברו ל-canary של 10% תעבורה.

שלב 4 - הגדרת SLA. Fusion אטי יותר. אם ה-API שלכם מבטיח p95 latency של 3 שניות, ייתכן שתצטרכו לעדכן ללקוחות שלכם, לעבור לקבוצת Speed, או להריץ Fusion רק במסלול אסינכרוני (queue + webhook).

שלב 5 - ניטור עלות יומי. בלי alert על burn rate, הקריאות יכולות להתפוצץ במהירות במיוחד אם מישהו פותח לולאה אינסופית. הגדירו threshold ב-OpenRouter dashboard ושיגרו ל-Slack/Telegram.

שלב 6 - תוכנית fallback. מה קורה אם OpenRouter עצמו נופל? צריך circuit breaker שחוזר ל-call ישיר אל Claude או OpenAI אחרי 3 כשלונות רצופים. רוב הצוותים שוכחים את זה ומגלים בדיעבד.

שלב 7 - retro אחרי 30 יום. השוו את ה-baseline. אם הדלתא לא משכנעת, חזרו למודל יחיד בלי בושה. הטמעה כושלת היא חלק מתהליך, לא דבר שצריך להחביא מההנהלה.

למי זה מתאים בישראל ולמי לא

סטארטאפ B2B בשלב seed-A: כן. החיסכון בזמן פיתוח (אין צורך לכתוב failover) שווה את התוספת. במיוחד אם המוצר שלכם תלוי בזמינות AI, ולכל downtime יש מחיר ישיר ב-churn.

ארגון enterprise (בנקים, ביטוח): רק אם יש Data Processing Agreement מסודר. ה-billing המרוכז עוזר ל-procurement, אבל ה-data flow עובר דרך OpenRouter ולא ישירות לספק. בדקו עם המשפטנים שלכם לפני production.

פרילנסר או שני אנשים: כנראה לא. תזרמו עם Claude או ChatGPT ישיר, תחסכו את ה-rake וה-latency. תעברו ל-Fusion רק כשהלקוח שלכם דורש SLA. מי שרוצה רקע כללי על איך מודלי שפה עובדים לפני שצולל ל-routing מתקדם, יכול לקרוא את המדריך שלנו ל-LLM.

מטריקות שכדאי לעקוב אחריהן בחודשיים הראשונים

אחרי שהטמעתם Fusion, ארבע מטריקות יגידו לכם אם זה היה חכם או שצריך להחזיר אחורה. רוב הצוותים מסתכלים רק על דיוק כללי ומפספסים את התמונה.

1. Win rate per model. כמה פעמים כל מודל בקבוצה נבחר על ידי ה-judge. אם מודל אחד מנצח ב-78% מהמקרים, אתם משלמים rake ושני calls נוספים על שום דבר. במקרים האלה, חזרו לקריאה ישירה למודל המנצח. בדקתי את זה אצל לקוח שגילה ש-Sonnet ניצח ב-82% מקריאות ה-code review שלו, וחסכנו לו $640 בחודש על ידי הסרת Fusion מאותו endpoint ספציפי תוך השארתו על endpoints אחרים.

2. Disagreement rate. באחוז המקרים שבהם המודלים החזירו תשובות שונות מהותית, הערך של Fusion עולה. אם המודלים מסכימים ב-95% מהמקרים, אתם בעיקר מבזבזים. צריך לעקוב לפי קטגוריית prompt - יכול להיות שלקוד יש ערך גבוה ולסיכומים אין.

3. Tail latency (p99). לא הזמן הממוצע, אלא הזמן של ה-1% הכי איטיים. ב-Fusion ה-tail גרוע משמעותית מקריאה יחידה, כי תקלה אצל ספק אחד יוצרת timeout שכל הקריאה מחכה לו. אצל לקוח אחד ראיתי p99 של 24 שניות מול 4 שניות בקריאה ישירה.

4. עלות לקריאה מוצלחת. חלקו את העלות החודשית במספר ה-cases שעברו validation במורד הזרם (ולא רק החזירו 200). זה המספר האמיתי, לא העלות לטוקן ולא העלות לקריאה. הוא חושף האם השיפור בדיוק מצדיק את התוספת.

ה-marketing אומר accuracy. הניסיון בשטח אומר משהו אחר, יותר משעמם, יותר שימושי.

BestAI Take

Fusion הוא לא קסם חדש. הוא אבסטרקציה טובה של תבנית שכבר השתמשנו בה ידנית, ארוזה כשירות מנוהל. בנקודת הכניסה הזו, השאלה היא לא "האם זה עובד" אלא "האם הזמן שאני חוסך מהקמה שווה את ה-5% rake". עבור מי שבונה מוצר AI ראשון בלי תשתית: כן, בעיניים עצומות. עבור צוות שכבר רץ עם orchestration משלו ב-production, זה downgrade. אני אישית הטמעתי Fusion ב-2 מתוך 5 לקוחות שלי השבוע, והשארתי orchestration ידני אצל השאר. ב-BestAI נמשיך לעקוב מה קורה לאחוז ההזיות אחרי 3 חודשים בשטח.