fusefable 0.1.0

Fuse multiple AI models and judge the best answer for coding

Fuse Fable

ฟิวชั่นหลาย AI model พร้อมกัน แล้วเลือกคำตอบที่ดีที่สุดสำหรับงานโค้ด — latency ≈ x2 (ยิงทุกตัวขนานกัน + judge รอบเดียว) ไม่ใช่ x7–x15

ใช้ได้หลายรูปแบบ: CLI, MCP server (เชื่อม Cursor/VS Code/Claude), และ subagent/pipe (ให้ tool หรือสคริปต์อื่นเรียก)

ติดตั้ง

pip install fusefable            # หลัก
pip install "fusefable[mcp]"     # ถ้าจะใช้เป็น MCP server

หรือจาก source:

git clone https://github.com/proultrax9/fusefable.git
cd fusefable
pip install -e ".[mcp]"

ตั้งค่า (ครั้งแรก)

fusefable config

• เลือก AI Gateway → ใส่ key เดียวพอ แล้วถาม "จะใช้กี่โมเดล?" → วนถามทีละตัว
  • รองรับหลายเจ้า (เติม URL อัตโนมัติ): openrouter, groq, together, fireworks, deepinfra, novita, hyperbolic, aimlapi, portkey, deepseek, openai — เจ้าอื่นก็ใช้ได้ แค่พิมพ์ base_url เอง
• หรือ Provider เดี่ยว → ถามว่าจะใช้กี่เจ้า แล้วใส่ base_url + ชื่อ env ของ key แต่ละเจ้า

ตั้ง API key เป็น environment variable ตามชื่อที่ wizard ถาม:

export OPENROUTER_API_KEY=sk-...      # macOS/Linux
setx OPENROUTER_API_KEY "sk-..."      # Windows (เปิด terminal ใหม่หลังตั้ง)

config ถูกเก็บที่ ~/.fusefable/config.yaml

1) ใช้เป็น CLI

fusefable ask "เขียนฟังก์ชัน quicksort ใน Python"
fusefable ask --show-all "..."             # ดูคำตอบทุกตัว + เหตุผล judge
fusefable ask --models gpt-5,qwen3-coder "..."   # เลือกเฉพาะบางตัว
fusefable ask --cheap "..."                # ใช้ cheap_models ใน config
ff ask "..."                                # alias สั้น

2) ใช้เป็น subagent / ต่อ pipe (ให้ tool อื่นเรียก)

fusefable ask --quiet "..."                # พิมพ์เฉพาะคำตอบ (ไม่มี header)
echo "อธิบายโค้ดนี้" | fusefable ask --quiet   # รับคำถามจาก stdin
cat bug.py | fusefable ask -q "ช่วยหาบั๊กในโค้ดนี้"
fusefable ask --json "..."                 # output JSON (answer, chosen_model, reason, cost, candidates)

--json เหมาะกับสคริปต์/agent ที่ parse ผลต่อ; --quiet เหมาะกับต่อ pipe

3) ใช้เป็น MCP server (Cursor / VS Code / Claude / agent อื่น)

รันเป็น MCP server ผ่าน stdio:

fusefable mcp

มี tool ชื่อ fuse_ask(question, models?, cheap?) ให้ client เรียก

Cursor

~/.cursor/mcp.json (หรือ Settings → MCP):

{
  "mcpServers": {
    "fusefable": {
      "command": "fusefable",
      "args": ["mcp"],
      "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-..." }
    }
  }
}

VS Code (Copilot / MCP-compatible extension)

.vscode/mcp.json ในโปรเจกต์:

{
  "servers": {
    "fusefable": {
      "command": "fusefable",
      "args": ["mcp"],
      "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-..." }
    }
  }
}

Claude Desktop

claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "fusefable": {
      "command": "fusefable",
      "args": ["mcp"],
      "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-..." }
    }
  }
}

ต้องติดตั้ง pip install "fusefable[mcp]" และรัน fusefable config ไว้ก่อน ถ้า fusefable ไม่อยู่ใน PATH ของแอป ให้ใส่ path เต็ม เช่น python -m fusefable.cli

ทำงานยังไง

1. fan-out — ยิงทุกโมเดลพร้อมกันด้วย asyncio (เวลารวม = ตัวช้าสุด)
2. ตัวไหน timeout/พัง → ตัดทิ้ง ไม่ลากระบบช้า
3. judge — ปกปิดชื่อโมเดล (Answer A/B/C...) แล้วให้โมเดล judge เลือกตัวดีสุด
4. คืนคำตอบที่ดีที่สุด + ประมาณค่าใช้จ่าย

พัฒนา

pip install -e ".[dev,mcp]"
pytest -q

License

MIT