
Conductor multiagente rentable que reúne un equipo experto del tamaño adecuado por tarea, con 1M de contexto, entrada de imágenes y búsqueda web.
Conductor multiagente rentable que reúne un equipo experto del tamaño adecuado por tarea, con 1M de contexto, entrada de imágenes y búsqueda web.
Soporta entrada de texto e imagen, un contexto de token de 1M, llamada a funciones, salida estructurada estricta de esquema JSON y búsqueda web integrada. El razonamiento siempre está activo con niveles de esfuerzo altos y xhigh; max se acepta como alias de xhigh. Una tasa fija de token en cada longitud de contexto. Búsqueda web integrada y facturación de búsqueda de página por llamada ejecutada. El uso completo del token de orquestación se factura a las tasas de entrada, salida y caché mostradas.
También conocido como Sakana AI Fugu Max
fugu-max/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/fugu-max:generateContentfugu-max-v1.0sakana/fugu-maxsakana/fugu-max-v1.0Tarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.
Fugu Max sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo fugu-max. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "fugu-max",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="fugu-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Parámetros de solicitud compatibles con la API de Fugu Max en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Rango / valores | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 32768 | 16 a 131072 | Número máximo de tokens de salida para la respuesta final. Debe de tener al menos 16 años. El conductor necesita espacio para trabajar, por lo que valores muy... |
| reasoning_effort | enum | high | high, xhigh, max | Qué difícil es Razonar Fugu Max. El razonamiento siempre está activado. El valor por defecto es alto; xhigh y max son alias con el mismo esfuerzo máximo. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Habilitar la búsqueda web integrada. Añade $0.007 al coste de la solicitud por cada llamada invocada, y una sola petición puede ejecutar más de una llamada. Las... |
| tools | array | [] | - | Definiciones de herramientas de llamada a funciones compatibles con OpenAI. |
| tool_choice | object | - | - | Control de elección de herramientas compatible con OpenAI. |
| response_format | enum | - | - | Devuelve la salida JSON estructurada. El modo JSON devuelve cualquier objeto JSON válido; El modo esquema JSON aplica exactamente el esquema que proporcionas. |
Fugu Max es el conductor multiagente rentable: cada solicitud reúne un equipo adecuado de modelos expertos para la tarea y compone su trabajo en una sola respuesta. Latencia y streaming - Los prompts simples suelen regresar en unos segundos, y los prompts más pesados tardan más mientras el conductor trabaja. - La respuesta completa se devuelve de golpe cuando termina el modelo, no token por token. Se acepta el streaming, pero ofrece la respuesta completa al final en lugar de tokens de streaming a medida que se generan. - max_tokens debe tener al menos 16. Deja un margen generoso, ya que límites muy pequeños pueden truncar o vaciar la respuesta. Capacidades - Entrada de texto e imagen, con un contexto de token de 1M. - Razonamiento siempre activo. High es el predeterminado, xhigh aumenta el esfuerzo y max se acepta como alias de xhigh. - Llamada a funciones, salida estructurada estricta en esquema JSON y búsqueda web integrada que cita sus fuentes cuando está disponible. Facturación - Facturado en el uso completo del token, incluyendo los tokens de orquestación que el modelo utiliza internamente, por lo que incluso los prompts cortos tienen cierto coste. - Una tasa fija de token en cada longitud de contexto, sin mayor tasa para prompts largos. - La búsqueda web integrada y la obtención de páginas se facturan por llamada ejecutada a las tasas mostradas, y una sola solicitud puede ejecutar más de una llamada.
When this model invokes tools (web search, code interpreter, etc.) inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts. The example below shows the shape, exact field names, units, and which tools appear can vary slightly per provider:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}The tool counts are already factored into cost_usd, they are surfaced for transparency so you can audit per-tool billing. The field is omitted when no tools were invoked.
En EmpirioLabs, Fugu Max se factura por uso: Entrada $2.00 por 1M de tokens de prompt; Producto $6.00 por 1M de tokens generados; Caché implícita $0.25 por fichas de entrada en caché de 1M. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.
Fugu Max admite una ventana de contexto de 1M tokens con hasta 131.072 tokens de salida por respuesta.
Sí. Fugu Max sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI, así que los SDKs de OpenAI existentes funcionan apuntando base_url a https://api.empiriolabs.ai/v1 y usando el id de modelo fugu-max.
Sí. El playground de EmpirioLabs ejecuta Fugu Max en el navegador con los mismos parámetros que expone la API, para que pruebes prompts antes de escribir código.
Crea una cuenta de EmpirioLabs y genera una clave en API Keys en el panel. La facturación es con créditos de pago por uso, así que solo pagas por las solicitudes que haces.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.