GitHub выкатила HydraFusion: система маршрутизирует кодовые задачи между разными моделями в зависимости от сложности. В офлайн-замерах она сравнялась с Opus 5 при меньших затратах. Как это работает. Вместо того чтобы гнать каждую задачу в один топовый чирк, HydraFusion дробит кодовый поток на подзадачи и отправляет каждую к самой дешёвой модели, которая способна её решить. Если что-то пошло не так — срабатывает фоллбэк на более мощную модель. Почему это важно. Обычно экономят на цене за токен. Но GitHub замеряла полную стоимость воркфлоу — включая ретраи, контекстное окно и каскадные ошибки. Именно она определяет реальный прайс, а не отдельная цифра за токен. Это исследовательский превью: офлайн-замеры без продакшен-деплоя, конкретные проценты экономии не раскрыты, какие именно модели в пуле — тоже. Что это значит: борьба за экономию в AI-продуктах переходит от «какая модель дешевле» к «как мы вообще организуем цепочку».