Sakana Namazu
Red Neuronal
Sakana Namazu es un modelo de razonamiento de Sakana AI, entrenado para el idioma japonés y escenarios de negocios.
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 Sakana Namazu?
Namazu es un modelo de razonamiento de Sakana AI, entrenado por el equipo japonés para el idioma japonés y el contexto empresarial. Está orientado a seguir instrucciones con precisión y analizar tareas paso a paso, siendo ideal donde la lógica y la exactitud son clave. En BotHub, Sakana Namazu está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagando solo por los tokens utilizados, que no caducan. En la misma ventana, acceda a más de 250 modelos para comparar respuestas con un mismo prompt. La API compatible con OpenAI permite integrar Namazu y cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los chats están cifrados y el historial no se guarda. Las empresas disponen de contratos, facturas, EDI y panel de administración con límites para empleados. Es útil si trabaja con socios japoneses, prepara correspondencia comercial para Japón, analiza reglamentos largos, crea agentes que requieren un módulo de razonamiento o compara respuestas antes de elegir.Preguntas frecuentes sobre Sakana Namazu
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.
sakana-namazu es un modelo de texto de Sakana con razonamiento previo a la respuesta. Es adecuado para analizar documentos largos, trabajar con código, analizar imágenes y crear agentes: acepta texto, imágenes y documentos, puede llamar a funciones y devolver respuestas estructuradas.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65,536 tokens, suficiente para un documento extenso, un módulo de código grande o un análisis detallado. La ventana de contexto total es de 262,144 tokens, por lo que la solicitud y la respuesta caben junto con los archivos fuente largos.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado por nuestros datos. El modelo desglosa la tarea paso a paso antes de formular el resultado, lo que ayuda en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de documentos largos donde la cadena de razonamiento es más importante que la velocidad.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Usted describe las herramientas disponibles, el modelo elige la adecuada y devuelve los argumentos en el esquema definido. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que el agente o backend se conecta de la manera habitual.
Imágenes y documentos sí; el modelo los acepta y responde con texto: cargue una captura de pantalla, esquema, tabla o contrato y pida que analice el contenido. No tenemos datos sobre la recepción de audio y video; esto debe verificarse en la interfaz de BotHub.
No hay notas específicas sobre idiomas en nuestros datos, por lo que no podemos prometer nada concreto; es mejor probarlo con su propia tarea. En BotHub, puede ejecutar un par de consultas típicas y, si el resultado no le satisface, cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.