把多个模型的长处合成一个答案：一组模型并行作答，评审模型综合出更优结果——调用时把 model 设为「fusion」即可。
由一组模型并行作答，再由评审模型综合出更优的答案。在调用 API 时将 model 设为「fusion」即可使用。
按当前路由策略挑选一组多样化的模型（1–8 个），同时生成各自的回答。
评审模型（默认使用排名最高的可用模型）把多个回答综合为一个更优的最终答案。
开启「暴露模型组细节」后，响应的 x_fusion 字段会附上每个模型的回答以及评审的元数据。
| 参数 | 可选值 | 说明 |
|---|---|---|
| 模型组来源 | 自动（回退链） / 指定模型组 | 自动模式从回退链中挑选一组多样化模型并按策略排序。 |
| 模型组规模 | 1 – 8 | 自动挑选的多样化模型数量。 |
| 评审模型 | 自动 / 指定 | 默认使用排名最高的可用模型。 |
| 策略 | 综合 | 将模型组回答综合为一个答案。 |
| 暴露模型组细节 | 开 / 关 | 在响应的 x_fusion 字段中附上各模型回答与评审元数据。 |
发送普通的对话请求，并把 model 设为「fusion」即可；以下为默认设置的调用示例。
curl https://ai.cowmc.net/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 你的 API Key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "fusion",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}' 这些设置为默认值，任何请求都可以通过 fusion 字段覆盖；dx / yd / lt 与 pro 线路同样支持融合路由。