GPT-6.1 Sol vs Fugu Max: el mismo precio de entrada, y un modelo que no existe en el sentido habitual

De Sakana AI, el Fugu Max y de Open​AI, el GPT-6.1 Sol cobran $2.00 por millón de tokens de entrada. Ahí es donde empieza y termina el parecido en las tarifas — Fugu Max cuesta $6.00 por millón de tokens de salida frente a los $10.00 de GPT-6.1 Sol, y Fugu Max es un 40 % más barato en salida, pero no publica ninguna puntuación de benchmark que un tercero haya reproducido. La razón por la que esos dos hechos van en la misma frase es que Fugu Max, publicado el 2026-09-11, no es un modelo en el sentido en que lo es GPT-6.1 Sol. Es un orquestador: un único endpoint que elige un modelo de un conjunto, lo llama y devuelve la respuesta. Comparar su precio por token con el precio por token de un único checkpoint es comparar dos cosas diferentes que resultan estar denominadas de la misma manera.

Lo que sigue está tomado del propio material de lanzamiento de Sakana para Fugu Max y de la documentación del modelo de OpenAI para GPT-6.1 Sol. Cuando una cifra es del propio proveedor y nadie ajeno la ha reproducido, la frase que la contiene lo indica. Cuando no hay ninguna cifra, también se dice.

Una arquitectura, no un checkpoint

El propio planteamiento de Sakana es lo bastante inusual como para citarlo en lugar de parafrasearlo: Fugu Max es una arquitectura, no un modelo único. El sistema alberga un conjunto de modelos, enruta una solicitud entrante hacia lo que considera la opción capaz más barata y devuelve una sola respuesta. No hay ningún checkpoint de Fugu Max que descargar, ni un número fijo de parámetros, ni forma de saber desde fuera qué modelo respondió a una llamada concreta — Sakana no publica una traza de enrutamiento.

Ese diseño tiene una propiedad que vale la pena nombrar antes que cualquier otra cosa en esta comparación: la capacidad del punto de conexión no es fija. Cambia cuando cambia el grupo, cuando cambia la política del enrutador y cuando los modelos que subyacen se actualizan o se retiran. Una puntuación de prueba comparativa para un punto de control describe ese punto de control. Una puntuación de prueba comparativa para un enrutador describe al enrutador tal como estaba configurado el día en que se midió, lo cual es una afirmación más limitada.

GPT-6.1 Sol es la disposición opuesta. Es un identificador de instantánea único, gpt-6.1-sol, sin variante con fecha, una ventana de contexto de 1.050.000 tokens, 128.000 de salida máxima, entrada de texto, imagen y archivo, y cinco niveles de esfuerzo de razonamiento con medio como predeterminado. Lo que mides el lunes es lo que obtienes el viernes.

Las dos tarjetas de tarifas, una al lado de la otra, con las filas que difieren:

• Entrada — $2.00 por millón para ambos. Idénticos.

• Salida — $6.00 por Fugu Max frente a $10.00 por GPT-6.1 Sol. Fugu Max es un 40 por ciento más barato.

• Entrada en caché — La página de lanzamiento de Sakana no indica una tarifa de entrada en caché para Fugu Max; circula una cifra de $0,25, pero no aparece en la página que leímos, así que no la damos por confirmada. La de GPT-6.1 Sol es de $0,10 por millón, la mitad de los $0,20 que cobraba GPT-6 Sol.

• Reajuste de precios para prompts largos — GPT-6.1 Sol reajusta toda la solicitud a $4.00/$15.00 por encima de 272 000 tokens de prompt. Fugu Max no publica ningún tramo por longitud en absoluto.

• El nivel superior — Sakana también vende Fugu Ultra v2 a $5.00/$30.00 con $0.50 de entrada en caché, para quienes quieren que el enrutador gaste más por llamada.

La afirmación que no sobrevive a su propia aritmética

La afirmación principal de Sakana sobre Fugu Max es que es entre un 40 y un 60 por ciento más barato que Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra y Kimi K3. Si se compara con los precios de lista de esos tres, la aritmética cuadra; esa parte está bien.

La segunda afirmación es la que hay que leer con atención. Sakana describe Fugu Max como situándose «a tiro de los modelos de élite, con un coste entre dos y seis veces menor». Con los precios de lista en juego, la diferencia bruta entre Fugu Max y los tres modelos que menciona es de entre 1,7 y 2,5 veces, no de dos a seis. Un rango tan amplio, citado junto a un conjunto de modelos que solo abarca su extremo más estrecho, es un rango de marketing más que uno medido. Bien puede ser cierto para alguna otra comparación que Sakana tenga en mente; no es cierto para la comparación de la misma frase.

Lo que no es cierto es que Sakana haya ocultado su razonamiento. Publicó diez diagramas de dispersión en el material de lanzamiento. El problema de transparencia es distinto: no hay puntuaciones de benchmark publicadas asociadas a ellos, por lo que un lector no puede comprobar la posición de ningún punto.

Seis victorias y un número que puedes verificar

La página de lanzamiento de Sakana destaca seis benchmarks. Cinco de ellos se presentan como victorias sin cifras publicadas. El sexto, SWEFish, es el propio benchmark de Sakana —la empresa definió la tarea y la empresa informa el resultado—. Un benchmark interno no carece de valor; es una forma legítima de publicar una señal direccional. Simplemente no es evidencia independiente, y es el único número del conjunto que puede citarse en absoluto.

Frente a eso, el historial independiente de GPT-6.1 Sol es escaso pero real. Artificial Analysis le otorga 51.8 en su Intelligence Index — puesto 10 de 147 modelos, percentil 93.2 — con 52.9% en Humanity's Last Exam, 83% en Long-Context Recall, 54.2% en SciCode y 56.06% en Terminal-Bench 4.0. Las cinco son mediciones de terceros sobre un modelo cuyos pesos nunca cambian.

Un desarrollo reciente merece mención porque es la primera puntuación independiente del modelo y es posterior a la cobertura anterior en este blog: cuando se lanzó GPT-6.1 Sol, ningún evaluador independiente había publicado nada. Artificial Analysis ha publicado desde entonces el conjunto que aparece arriba. La dirección no tiene nada de llamativa —el modelo queda donde OpenAI lo situó, en la parte media de la frontera, en lugar de por encima de su propio buque insignia—, pero ahora está medido en lugar de solo afirmado, y eso es algo distinto de la posición de Fugu Max hoy.

Lo que no incluye el precio del token de un orquestador

Esta es la parte de la comparación que una tabla de tarifas no puede expresar, y es la razón por la que un token de salida un 40 por ciento más barato no es automáticamente un trabajo un 40 por ciento más barato.

Un enrutador que decide por solicitud a veces decidirá mal, y el remedio estándar para una decisión errónea es un reintento o una escalada. Ambos cuestan tokens. Un único checkpoint que responde en una sola pasada factura una vez. Sakana no publica el número de llamadas subyacentes por solicitud respondida, la proporción de solicitudes que escalan ni el sobrecoste de tokens de la propia decisión de enrutamiento —así que, en cualquier carga de trabajo en la que el enrutador de Fugu Max elija primero un modelo más débil y vaya subiendo, el coste efectivo por tarea completada no es $2.00/$6.00 multiplicado por los tokens que ves. Es $2.00/$6.00 multiplicado por tokens que no puedes ver.

Lo mismo ocurre con la calidad, en la dirección que más importa. Los fallos de GPT-6.1 Sol son los fallos de un único modelo conocido sobre tus prompts, reproducibles y medibles de antemano. Los fallos de Fugu Max son en parte fallos de su router, y el router es un componente que no puedes inspeccionar, versionar ni fijar. Para una carga de trabajo en la que una respuesta incorrecta cuesta más que los tokens necesarios para producirla —lo que ocurre en la mayor parte del trabajo profesional—, eso es una exposición real, no teórica.

También vale la pena señalar el punto en que esto juega en contra. Si el enrutador de Sakana es bueno, está comprando capacidad que de otro modo costaría el precio de lista de un modelo de frontera, y pagando una tarifa combinada por ella. Eso es un producto genuinamente útil. El problema es que "si el enrutador es bueno" es toda la afirmación, y no hay ninguna evaluación publicada del enrutador con la que contrastarla. Un conjunto que incluye NVIDIA Nemotron —una asociación que Sakana anunció en agosto de 2026— con el resto del conjunto sin nombre, y sin traza por llamada, es un sistema cuya calidad solo puedes descubrir haciendo pasar tu propio tráfico a través de él.

Dónde GPT-6.1 Sol está realmente expuesto

Dos filas, y ninguna de las dos favorece a GPT-6.1 Sol.

El primero es el precio en el extremo superior del rango de salida. $10.00 por millón de salida es el precio de nivel Sonnet que eligió Open​AI, y no es barato. En una carga de trabajo que produce respuestas largas —redacción de textos extensos, generación de código a gran escala, síntesis de documentos—, los $6.00 por millón que cobra Fugu Max son $4.00 por millón menos de lo que eliges gastar. Con mil millones de tokens de salida por trimestre, eso son $4,000, y es una partida real.

El segundo es el tramo de prompt largo. Por encima de 272.000 tokens, toda la solicitud de GPT-6.1 Sol cambia de precio a $4,00/$15,00, lo que supone el doble en la entrada y un 50 % en la salida. Fugu Max no publica ningún nivel equivalente, así que, con un prompt realmente largo, la tarifa de Fugu Max es la más sencilla —con la salvedad permanente de que «ningún nivel publicado» y «ningún nivel» no son la misma afirmación.

Hay una tercera exposición que no es ni el precio ni el rendimiento: la disponibilidad. Se informó que Fugu Max no estaba disponible en la UE y el EEE a la espera de tareas relacionadas con el GDPR, lo que lo elimina como opción para un despliegue europeo, independientemente de su puntuación. GPT-6.1 Sol ofrece residencia de datos en EE. UU. y la UE, con la salvedad de que el modo rápido de OpenAI no está disponible con residencia en la UE —una restricción limitada pero real, y un recordatorio de que la disponibilidad de ninguno de los dos modelos se reduce a una sola línea.

Llamando a uno, pilotando al otro

GPT-6.1 Sol ya está en OrcaRouter como openai/gpt-6.1-sol, al precio de lista de Open​AI con 0% de recargo — 2,00 $ y 10,00 $ por millón, entrada en caché a 0,10 $, y el tramo de más de 272K aplicado exactamente como lo establece Open​AI. Como la capa de enrutamiento transfiere el precio del proveedor en lugar de aplicar un recargo, un cambio en las tarifas de Open​AI se refleja aquí el mismo día en que entra en vigor, y no en el siguiente ciclo de facturación. Debajo hay conmutación por error automática, que es la forma económica de descubrir cómo se comporta una tarifa de entrada de 2,00 $ con tu tráfico sin que sea tu única vía.

Fugu Max no está en OrcaRouter y no lo alojamos. Se puede acceder a él a través de la propia API de Sakana, y actualizar una integración existente de Fugu a Fugu Max es cuestión de cambiar un parámetro en una sola línea, según la propia Sakana. Si ya eres cliente de Fugu, el costo de probarlo es casi cero, lo que lo convierte en el primer paso obvio para ese público.

La decisión que merece este emparejamiento: Fugu Max merece una prueba piloto y aún no merece un compromiso de producción, porque la única evidencia de rendimiento que lo respalda es la del proveedor, y el benchmark del propio proveedor es uno de seis aspectos destacados. GPT-6.1 Sol es la opción predeterminada más segura, porque cuenta con puntuaciones independientes, sus fallos son atribuibles a un solo modelo, y su techo es un número publicado en lugar de un conjunto. Pagar $4.00 más por millón de tokens de salida por un sistema cuyo comportamiento puedes predecir no es obviamente el peor intercambio — y si Sakana publica una traza de enrutamiento y una evaluación de terceros, este veredicto debería revisarse de inmediato.