Fugu Ultra V2
Red Neuronal
Fugu Ultra V2 es un modelo de Sakana AI con orquestación multiagente para tareas complejas, disponible a través de la API de BotHub.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Fugu Ultra V2?
Fugu Ultra v2 es el modelo insignia de la familia Fugu del laboratorio Sakana AI. Su diferencia radica en su estructura: no es una red neuronal monolítica, sino un sistema entrenado de orquestación multiagente, donde el modelo de lenguaje distribuye el trabajo entre agentes y combina sus resultados en una respuesta única. Dentro de la familia Fugu, la versión Ultra ofrece un mayor rendimiento, por lo que se utiliza para tareas que se dividen en varios pasos. En BotHub, el modelo se conecta sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens consumidos, que no caducan. En la misma ventana, tienes acceso a más de 250 redes neuronales: puedes comparar respuestas y cambiar de modelo sin reescribir código, ya que la API de BotHub es unificada, el tráfico está cifrado y, para empresas, ofrecemos contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Casos de uso: descomponer tareas complejas en subtareas, crear flujos de trabajo con múltiples roles, recopilar y sintetizar información de diversas fuentes, integrar el modelo en tu servicio vía API y comparar sus respuestas con otros modelos del catálogo.Preguntas frecuentes sobre Fugu Ultra V2
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Sakana con una ventana de contexto de hasta 1 000 000 de tokens, que acepta no solo texto, sino también imágenes y documentos. Es adecuado para trabajar con grandes bases de código, refactorización y depuración, análisis de informes y contratos, así como para tareas de analítica y STEM.
Hasta 128 000 tokens por respuesta: suficiente para documentación extensa, un módulo de código completo o un análisis detallado de un documento largo. Si necesitas un resultado mayor, divide la tarea en pasos y pasa el fragmento anterior a la siguiente solicitud a través de la API.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo construye una cadena de conclusiones en lugar de responder con la primera opción que se le ocurre. Esto es notable en matemáticas, lógica, análisis de requisitos y búsqueda de errores en el código. En BotHub pagas por los tokens consumidos, por lo que los razonamientos largos no dependen de una suscripción.
Sí, el modelo admite tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON. Esto es esencial para agentes, bots con acceso a tus servicios y flujos de trabajo donde la respuesta va directamente al código. La API unificada de BotHub, compatible con OpenAI, permite cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: capturas de pantalla, esquemas, gráficos y archivos completos, sin necesidad de análisis previo a texto. No hay información sobre audio y video en nuestros datos, así que no cuentes con ello de antemano; es mejor verificar el formato necesario para tu tarea en la interfaz.
El idioma de los prompts y las respuestas no está especificado en nuestros datos, por lo que no podemos prometer una calidad específica en ruso. La forma más honesta es ejecutar dos o tres de tus consultas típicas y compararlas con otro modelo al lado: en BotHub, cambiar de modelo toma un solo clic y el pago se realiza en rublos.