Sakana Fugu Max reparte tu tarea entre modelos de otros: qué revisar antes de conectarlo
Equipo de IntegraLaIA
Sakana AI publicó el 11 de septiembre Fugu Max y Fugu Ultra v2. Son orquestadores: reciben la petición por un API compatible con la de OpenAI, reparten cada tarea entre modelos de otros laboratorios y recomponen la respuesta. El informe técnico nombra tres: Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.8 y GPT-5.5, de Google, Anthropic y OpenAI. Fugu Max añade Nemotron de NVIDIA y modelos abiertos que no enumera.
Las cifras de calidad son todas del laboratorio: Artificial Analysis, el índice independiente, no lista ningún modelo de Sakana al 12 de septiembre. Sakana dice que Max gana en seis pruebas, una interna suya, y que Ultra v2 saca 48,3 en Chartography frente a 27,3 de Opus 5 y 29,5 de Fable 5.
Tres niveles y dos formas de cobrar
Nivel
Entrada (USD por millón)
Salida (USD por millón)
Entrada en caché
Restringir el conjunto
fugu
la del modelo que se use
la del modelo que se use
la del modelo que se use
Sí, al crear la clave de API
fugu-max
2
6
0,25
No documentado
fugu-ultra-v2.0
5 (10 sobre 272K de contexto)
30 (45 sobre 272K)
0,50 (1,00 sobre 272K)
No documentado
Precios de la página de producto de Sakana, consultada el 12 de septiembre. El nivel básico cobra la tarifa del modelo que trabaje, o la del más caro si intervienen varios.
Ahí está el intercambio que el anuncio no menciona: el único nivel donde la consola documenta cómo dejar fuera a un proveedor es el básico, el mismo de tarifa variable. En los dos de ayer el precio es fijo y ese control no está documentado.
El conjunto de modelos y los precios salen de la documentación de Sakana; la mitad de abajo, del numeral 3.2 de la Circular Única de la SIC.
La pregunta que un orquestador reabre
Sakana no vende Fugu en la Unión Europea ni en el Espacio Económico Europeo: dice que sigue trabajando para cumplir el reglamento europeo de protección de datos. Para América Latina no publica una restricción equivalente, y eso no traslada el deber al proveedor. La Ley 1581 de 2012 la deja en el Responsable del Tratamiento, y su artículo 26 prohíbe transferir datos a países sin nivel adecuado salvo excepciones como la autorización expresa del titular.
Esa cuenta sale bien: Japón, sede de Sakana, está en la lista de la SIC desde diciembre de 2017, y Estados Unidos, sede de los tres laboratorios del conjunto documentado, también. El obstáculo no es el país, es la lista: el mismo numeral obliga al Responsable a demostrar las medidas que aplicó aunque el destino sea adecuado, y eso empieza por saber quién recibe. De los dos modelos de ayer, uno amplía el conjunto sin publicarlo y el otro excluye tres modelos frontera. Con un proveedor que almacena en China, el país era el problema; aquí falta el inventario.
Qué mirar antes de conectarlo
Pide la lista por escrito. Un conjunto intercambiable protege frente a la retirada de un proveedor, y Sakana lo vende así. Ante la SIC es, además, una lista que hay que enseñar, y en ella también entra la cuenta personal desde la que un empleado pega datos.
Es un orquestador que se usa como si fuera un modelo. Recibe la petición por un API compatible con la de OpenAI y reparte cada tarea entre un conjunto de modelos de otros laboratorios, decide cuáles intervienen y recompone la respuesta. Sakana lo publicó el 11 de septiembre de 2026 junto con Fugu Ultra v2.
¿Cuánto cuestan Fugu Max y Fugu Ultra v2?
Según la página de producto de Sakana, Fugu Max cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 6 por millón de salida, con tarifa fija sea cual sea el largo del contexto. Fugu Ultra v2 cuesta 5 y 30 dólares, que pasan a 10 y 45 cuando el contexto supera los 272.000 tokens. El nivel básico cobra en cambio la tarifa del modelo que se haya usado.
¿Puede una empresa colombiana usar un orquestador de modelos con datos personales?
La Ley 1581 de 2012 deja la obligación en el Responsable del Tratamiento, no en el proveedor. Japón, sede de Sakana, y Estados Unidos, sede de los laboratorios del conjunto documentado, están en la lista de países con nivel adecuado de la SIC, así que el país no es el obstáculo. Lo que el numeral 3.2 exige además es poder demostrar las medidas aplicadas, y eso obliga a saber qué modelos reciben los datos.
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