Sakana Namazu
Rede Neural
Sakana Namazu é um modelo de raciocínio da Sakana AI, treinado para japonês e cenários de negócios.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Sakana Namazu?
Namazu é um modelo de raciocínio da Sakana AI, treinado pela equipe japonesa para o idioma japonês e contexto de negócios. É focado em seguir instruções com precisão e analisar tarefas passo a passo, sendo ideal onde a lógica e a precisão são cruciais. No BotHub, o Sakana Namazu está disponível sem necessidade de VPN ou cartão internacional, e você paga apenas pelos tokens utilizados, que não expiram. No mesmo ambiente, você tem acesso a mais de 250 modelos para alternar e comparar respostas com o mesmo prompt. A API compatível com OpenAI permite integrar o Namazu ao seu serviço e trocar de modelo futuramente sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas e o histórico não é salvo. Empresas contam com contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites para funcionários. Útil se você trabalha com parceiros ou documentos japoneses, prepara correspondência comercial para o mercado do Japão, analisa regulamentos longos, cria agentes que precisam de um módulo de raciocínio ou deseja comparar respostas antes de escolher.Perguntas frequentes sobre Sakana Namazu
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O sakana-namazu é um modelo de texto da Sakana com raciocínio antes da resposta. Adequado para analisar documentos longos, trabalhar com código, analisar imagens e criar agentes: aceita texto, imagens e documentos, pode chamar funções e retornar respostas estruturadas.
Em uma única resposta, o modelo gera até 65.536 tokens — o suficiente para um documento volumoso, um grande módulo de código ou uma análise detalhada. A janela de contexto total é de 262.144 tokens, permitindo que a solicitação e a resposta caibam junto com fontes longas.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado pelos nossos dados. O modelo analisa a tarefa passo a passo antes de formular o resultado — isso ajuda em matemática, lógica, depuração de código e análise de documentos longos, onde a cadeia de raciocínio é mais importante que a velocidade.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Você descreve as ferramentas disponíveis, ele escolhe a adequada e retorna os argumentos no esquema definido. No BotHub, isso funciona via API compatível com OpenAI, permitindo conectar seu agente ou backend da maneira habitual.
Imagens e documentos, sim; o modelo os aceita e responde com texto: carregue uma captura de tela, esquema, tabela ou contrato e peça para analisar o conteúdo. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados; verifique na interface do BotHub.
Não há notas específicas sobre idiomas em nossos dados, então não prometemos nada concreto — é mais fácil testar com sua tarefa. No BotHub, você executa algumas solicitações típicas e, se o resultado não for satisfatório, alterna para outro modelo sem reescrever a integração.