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# Fusion सर्वर टूल

> कई analysis models चलाएँ और उनके निष्कर्षों का synthesis करें।

जब जवाब को कई independent model perspectives से लाभ हो, तो `phaseo:fusion` उपयोग करें। Phaseo analysis models को parallel चलाता है, फिर चुने गए analyst model से निष्कर्षों का synthesis करवाकर calling model को देता है।

## प्लेग्राउंड सेटअप

Playground के server-tools menu में Fusion से ये चुन सकते हैं:

* ऐसे analysis models जो request को अलग-अलग जाँचते हैं
* एक optional judge model जो analysis outputs की तुलना करता है
* Fusion advisor tools के लिए अधिकतम tool-call limit

Main model को इसी tool loop में नाम वाले advisors दिखते हैं और वह final response लिखने से पहले उनके outputs का उपयोग कर सकता है।

## API संरचना

```json theme={null}
{
  "tools": [
    {
      "type": "phaseo:fusion",
      "parameters": {
        "analysis_models": ["anthropic/claude-opus-5", "openai/gpt-5"],
        "model": "google/gemini-pro-latest",
        "instructions": "Reconcile disagreements and return concise synthesis guidance.",
        "max_uses": 1,
        "max_completion_tokens": 1400
      }
    }
  ]
}
```

## Fusion कब उपयोग करें

इन कामों के लिए Fusion उपयोग करें:

* planning decisions जहाँ दूसरा या तीसरा model छूटी हुई assumptions पकड़ सकता हो
* research synthesis जहाँ models evidence को अलग-अलग तौल सकते हों
* कोड या आर्किटेक्चर की समीक्षा, जहाँ स्वतंत्र आलोचना की आवश्यकता हो
* high-value responses जहाँ थोड़ी अतिरिक्त latency स्वीकार्य हो

केवल एक review pass चाहिए, तो एक Advisor उपयोग करें।

## उपयोग और मूल्य निर्धारण

हर Fusion invocation इस संख्या को बढ़ाता है:

```json theme={null}
{
  "usage": {
    "server_tool_use": {
      "fusion_requests": 1
    }
  }
}
```

Advisor models के tokens total usage में जुड़ते हैं और चुने गए हर model की दर से bill हो सकते हैं। Server-tool pricing में `server_tool_advisor_requests` meter भी उपयोग किया जा सकता है।

## संबंधित

* [Advisor](./advisor.mdx)
* [Subagent](./subagent.mdx)
* [Server tools](./index.mdx)


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