Fugu Max API

Conductor multiagente rentable que reúne un equipo experto del tamaño adecuado por tarea, con 1M de contexto, entrada de imágenes y búsqueda web.

Sakana AIGeneracion de texto1M contextoLanzado 10 sept 2026Endpoint propietarioNuevo

Acerca de Fugu Max

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

reasoningmultimodalweb searchfunction callingagentic codingstructured outputcache

Especificaciones de Fugu Max

ID del modelo
fugu-max
Autor
Sakana AI
Categoría
Generacion de texto
Lanzado
10 sept 2026
Ventana de contexto
1M tokens
Salida máxima
131.072 tokens
Entrada
TextoImagen
Salida
Texto
Salida estructurada
JSON Schema
Endpoints
POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/fugu-max:generateContent
IDs de modelo alternativos
fugu-max-v1.0sakana/fugu-maxsakana/fugu-max-v1.0

Precios de la API de Fugu Max

Tarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.

Tipo
Especificación
Tarifa
Entrada
por 1M de tokens de prompt
$2.00
Producto
por 1M de tokens generados
$6.00
Lectura implícita de caché
por cada 1M de tokens de entrada en caché
$0.25
Búsqueda web
por llamada cuando se invoca
$0.007
Extractor de telarañas
por llamada cuando se invoca
$0.007
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Cómo llamar a la API de Fugu Max

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
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."}
    ]
  }'
Python (OpenAI SDK)
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)
Referencia completa de la API de Fugu Max

Parámetros de la API de Fugu Max

Parámetros de solicitud compatibles con la API de Fugu Max en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.

ParámetroTipoPredeterminadoRango / valoresDescripción
max_tokensinteger-16 a 131072Número máximo de tokens de salida para la respuesta final. Debe ser al menos 16. Valores muy pequeños pueden truncar o vaciar la respuesta. Cuando se omiten, se...
reasoning_effortenumhighhigh, xhigh, maxQué difícil es el razonamiento del modelo. El razonamiento siempre está activado. El valor por defecto es alto; xhigh y max son alias con el mismo esfuerzo máximo.
tool_web_searchbooleanfalse-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...
toolsarray[]-Definiciones de herramientas de llamada a funciones compatibles con OpenAI.
tool_choiceobject--Control de elección de herramientas compatible con OpenAI.
response_formatenum--Devuelve la salida JSON estructurada. El modo JSON devuelve cualquier objeto JSON válido; El modo esquema JSON aplica exactamente el esquema que proporcionas.

Información útil

Fugu Max es el conductor multiagente rentable: cada solicitud reúne un equipo del tamaño adecuado de modelos expertos para la tarea y compone su trabajo en una única respuesta.

Latencia y transmisión

  • Los prompts simples suelen volver en unos segundos, y los más intensos tardan más mientras el director trabaja.
  • La respuesta completa se devuelve de golpe cuando el modelo termina, no token por token. Se acepta el streaming, pero ofrece la respuesta completa al final en lugar de transmitir tokens a medida que se generan.
  • max_tokens debe tener al menos 16 años. 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. Alto es el predeterminado, Xhigh aumenta el esfuerzo y Max es aceptado 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

  • Se factura por el uso completo de tokens, incluyendo los tokens de orquestación que el modelo usa 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 tarifas mostradas, y una sola solicitud puede ejecutar más de una llamada.

Facturación por herramienta (usage.tool_usage)

Cuando este modelo invoca herramientas (búsqueda web, intérprete de código, etc.) dentro de una sola solicitud, la respuesta lleva un mapa de usage.tool_usage normalizado junto con los conteos de tokens. El ejemplo siguiente muestra la forma, nombres exactos de campos, unidades y qué herramientas aparecen pueden variar ligeramente según el proveedor:

"usage": {
  "prompt_tokens": 123,
  "completion_tokens": 456,
  "cost_usd": 0.0042,
  "tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}

Los recuentos de herramientas ya están en cost_usd, se muestran para transparencia y así puedes auditar la facturación por herramienta. El campo se omite cuando no se invocan herramientas.

API de Fugu Max: preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la API de Fugu Max?

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; Lectura implícita de caché $0.25 por cada 1M de tokens de entrada en caché; Búsqueda web $0.007 por llamada cuando se invoca; Extractor de telarañas $0.007 por llamada cuando se invoca. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.

¿Cuál es la ventana de contexto de Fugu Max?

Fugu Max admite una ventana de contexto de 1M tokens con hasta 131.072 tokens de salida por respuesta.

¿La API de Fugu Max es compatible con OpenAI?

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.

¿Puedo probar Fugu Max en el navegador antes de integrar?

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.

¿Cómo consigo una clave de API de Fugu Max?

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.

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