GPT-6.1 Sol vs Fugu Max: lo stesso prezzo di input, e un modello che non esiste nel senso usuale

Sakana AIFugu MaxOpen​AIGPT-6.1 Sol fanno entrambi pagare 2,00 $ per milione di token di input. È qui che la somiglianza nei listini prezzi inizia e finisce — Fugu Max costa 6,00 $ per milione di token di output contro i 10,00 $ di GPT-6.1 Sol, ed è più economico del 40 per cento sull'output, pur non pubblicando alcun punteggio di benchmark che una terza parte abbia riprodotto. Il motivo per cui questi due fatti appartengono alla stessa frase è che Fugu Max, rilasciato l'11 settembre 2026, non è un modello nel senso in cui lo è GPT-6.1 Sol. È un orchestratore: un unico endpoint che sceglie un modello da un pool, lo chiama e restituisce la risposta. Confrontare il suo prezzo per token con il prezzo per token di un singolo checkpoint significa confrontare due cose diverse che sono denominate allo stesso modo.

Quanto segue è tratto dal materiale di lancio di Sakana per Fugu Max e dalla documentazione del modello di OpenAI per GPT-6.1 Sol. Laddove un numero sia del fornitore stesso e nessuno all'esterno lo abbia riprodotto, la frase che lo contiene lo dice. Laddove non ci sia affatto un numero, viene detto anche questo.

Un'architettura, non un checkpoint

L'impostazione della stessa Sakana è abbastanza insolita da citarla anziché parafrasarla: Fugu Max è un'architettura, non un singolo modello. Il sistema mantiene un pool di modelli, instrada una richiesta in arrivo verso quella che ritiene essere l'opzione meno costosa in grado di svolgere il compito, e restituisce un'unica risposta. Non esiste un checkpoint di Fugu Max da scaricare, nessun numero fisso di parametri e nessun modo di sapere dall'esterno quale modello abbia risposto a una data chiamata — Sakana non pubblica una traccia di instradamento.

Quel design ha una proprietà che vale la pena nominare prima di ogni altra cosa in questo confronto: la capacità dell'endpoint non è fissa. Cambia quando cambia il pool, quando cambia la politica del router e quando i modelli che stanno sotto vengono aggiornati o ritirati. Un punteggio di benchmark per un checkpoint descrive quel checkpoint. Un punteggio di benchmark per un router descrive il router così com'era configurato il giorno in cui è stato misurato, il che è un'affermazione più ristretta.

GPT-6.1 Sol è la configurazione opposta. È un singolo identificatore di snapshot, gpt-6.1-sol, senza variante datata, una finestra di contesto di 1.050.000 token, un output massimo di 128.000, input di testo, immagini e file, e cinque livelli di sforzo di ragionamento con medio come predefinito. Quello che misuri lunedì è quello che ottieni venerdì.

Le due schede tariffarie, affiancate, con le righe che differiscono:

• Input — $2,00 per milione per entrambi. Identici.

• Output — 6,00 $ per Fugu Max contro 10,00 $ per GPT-6.1 Sol. Fugu Max costa il 40 per cento in meno.

• Input in cache — La pagina di lancio di Sakana non indica una tariffa per l'input in cache per Fugu Max; circola una cifra di $0,25, ma non è presente nella pagina che abbiamo consultato, quindi non la consideriamo confermata. Quella di GPT-6.1 Sol è $0,10 per milione, dimezzata rispetto ai $0,20 che addebitava GPT-6 Sol.

• Riprezzamento per prompt lunghi — GPT-6.1 Sol riprezza l'intera richiesta a $4.00/$15.00 oltre 272.000 token di prompt. Fugu Max non pubblica alcun livello di lunghezza.

• Il livello superiore — Sakana vende anche Fugu Ultra v2 a $5,00/$30,00 con input in cache a $0,50, per i chiamanti che vogliono che il router spenda di più per chiamata.

L'affermazione che non sopravvive alla propria aritmetica

L'affermazione di punta di Sakana per Fugu Max è che è più economico di Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra e Kimi K3 dal 40 al 60 percento. Confrontata con i prezzi di listino di quei tre, l'aritmetica torna — questa è a posto.

Il secondo punto è quello da leggere con attenzione. Sakana descrive Fugu Max come piazzato a un passo dai modelli d'élite, a un costo da due a sei volte inferiore. Ai prezzi di listino in questione, il divario grezzo tra Fugu Max e i tre modelli che cita è compreso tra 1,7 e 2,5 volte, non tra due e sei. Un intervallo così ampio, citato accanto a una serie di modelli che ne copre solo l'estremità inferiore, è un intervallo di marketing, non un intervallo misurato. Può benissimo essere vero per qualche altro confronto che Sakana ha in mente; non è vero per il confronto nella stessa frase.

Non è vero che Sakana abbia nascosto il proprio ragionamento. Ha pubblicato dieci diagrammi a dispersione nel materiale di lancio. Il problema di trasparenza è diverso: non vi sono punteggi di benchmark pubblicati ad essi associati, quindi un lettore non può verificare la posizione di alcun punto.

Sei vittorie e un numero che puoi verificare

La pagina di lancio di Sakana descrive sei benchmark. Cinque di essi sono presentati come vittorie senza cifre pubblicate. Il sesto, SWEFish, è il benchmark di Sakana stessa — la società ha definito la società, e la società riporta il risultato. Un benchmark interno non è una prova indipendente; è un modo legittimo di pubblicare un segnale direzionale. Semplicemente non è una prova indipendente, ed è l'unico numero del set che possa essere citato in assoluto.

Di contro, il record indipendente di GPT-6.1 Sol è scarno ma reale. Artificial Analysis gli assegna 51,8 sul suo Intelligence Index — 10º posto su 147 modelli, 93,2° percentile — con il 52,9% su Humanity's Last Exam, l'83% su Long-Context Recall, il 54,2% su SciCode e il 56,06% su Terminal-Bench 4.0. Tutte e cinque sono misurazioni di terze parti su un modello i cui pesi non cambiano mai.

Un recente sviluppo merita di essere segnalato perché è il primo punteggio indipendente sul modello e arriva dopo la precedente copertura su questo blog: quando è stato lanciato GPT-6.1 Sol, nessun valutatore indipendente aveva pubblicato nulla. Da allora Artificial Analysis ha pubblicato il set di cui sopra. La direzione non è degna di nota — il modello si colloca dove Open​AI lo ha posizionato, a metà della frontiera, anziché al di sopra del suo stesso flagship — ma ora è misurato anziché semplicemente dichiarato, e questa è una cosa diversa dalla posizione di Fugu Max oggi.

Cosa non include il prezzo del token di un orchestratore

Questa è la parte del confronto che un listino tariffe non può esprimere, ed è il motivo per cui un token di output che costa il 40 per cento in meno non equivale automaticamente a un lavoro che costa il 40 per cento in meno.

Un router che decide per ogni singola richiesta a volte deciderà male, e il rimedio standard a una decisione sbagliata è un nuovo tentativo o un'escalation. Entrambi costano token. Un singolo checkpoint che risponde in un'unica passata viene fatturato una sola volta. Sakana non pubblica il numero di chiamate sottostanti per ogni richiesta a cui viene data risposta, la quota di richieste che richiedono un'escalation, né il sovraccarico di token della decisione di routing stessa — quindi su qualsiasi workload in cui il router di Fugu Max scegli prima un modello più debole e poi salga di livello, il costo effettivo per attività completata non è $2.00/$6.00 moltiplicato per i token che vedi. È $2.00/$6.00 moltiplicato per token che non puoi vedere.

Lo stesso vale per la qualità, nella direzione che conta di più. I fallimenti di GPT-6.1 Sol sono i fallimenti di un unico modello noto sui tuoi prompt, riproducibili e misurabili in anticipo. I fallimenti di Fugu Max sono in parte fallimenti del suo router, e il router è un componente che non puoi ispezionare, versionare o fissare. Per un carico di lavoro in cui una risposta sbagliata costa più dei token necessari a produrla — cioè la maggior parte del lavoro professionale — si tratta di un'esposizione reale, non teorica.

Vale la pena dichiarare anche il punto in cui la questione taglia nella direzione opposta. Se il router di Sakana è buono, sta acquistando capacità che altrimenti costerebbe il prezzo di listino da un modello di frontiera, pagandola a una tariffa mista. È un prodotto davvero utile. Il problema è che «se il router è buono» è l'intera affermazione, e non esiste alcuna valutazione pubblicata del router con cui verificarla. Un pool che include NVIDIA Nemotron — una partnership che Sakana ha annunciato ad agosto 2026 — con il resto del pool senza nome, e nessuna traccia per singola chiamata, è un sistema la cui qualità si può scoprire solo facendovi passare il proprio traffico.

Dove GPT-6.1 Sol è realmente esposto

Due righe, e nessuna delle due è a favore di GPT-6.1 Sol.

Il primo è il prezzo al limite superiore dell'intervallo di output. $10,00 per milione di output è il prezzo di fascia Sonnet che OpenAI ha scelto, e non è economico. Su un carico di lavoro che produce risposte lunghe — stesura di testi lunghi, generazione di codice su larga scala, sintesi di documenti — i $6,00 per milione che Fugu Max fa pagare sono $4,00 per milione che scegli di spendere. A un miliardo di token di output al trimestre, sono $4.000, ed è una voce di costo reale.

Il secondo è il passaggio del prompt lungo. Oltre 272.000 token, l'intera richiesta a GPT-6.1 Sol viene riprezzata a $4,00/$15,00, il che equivale al doppio sull'input e al 50 percento sull'output. Fugu Max non pubblica un livello equivalente, quindi su un prompt davvero lungo il listino prezzi di Fugu Max è quello più semplice — con l'avvertenza costante che "nessun livello pubblicato" e "nessun livello" non sono la stessa affermazione.

C'è una terza esposizione che non è né il prezzo né le prestazioni: la disponibilità. Fugu Max è stato segnalato come non disponibile nell'UE e nel SEE in attesa degli adeguamenti al GDPR, il che lo esclude come opzione per un deployment europeo indipendentemente dai punteggi che ottiene. GPT-6.1 Sol offre la residenza dei dati negli Stati Uniti e nell'UE, con l'avvertenza che la modalità veloce di OpenAI non è disponibile con la residenza UE: una restrizione limitata ma reale, e un promemoria del fatto che la disponibilità di nessuno dei due modelli si riassume in una sola riga.

Chiamando uno, pilotando l'altro

GPT-6.1 Sol è su OrcaRouter come openai/gpt-6.1-sol, al prezzo di listino di OpenAI con 0% di ricarico — 2,00 $ e 10,00 $ per milione, input in cache a 0,10 $, e il livello oltre 272K applicato esattamente come lo imposta OpenAI. Poiché il livello di routing trasmette il prezzo del fornitore invece di applicare un ricarico, una modifica delle tariffe di OpenAI è attiva qui lo stesso giorno in cui entra in vigore, anziché al ciclo di fatturazione successivo. Al di sotto c'è il failover automatico, che è il modo economico per scoprire come si comporta una tariffa di input di 2,00 $ sul tuo traffico senza renderlo il tuo unico percorso.

Fugu Max non è su OrcaRouter e non lo ospitiamo. È raggiungibile tramite l'API di Sakana stessa, e aggiornare un'integrazione Fugu esistente a Fugu Max è una modifica di un solo parametro, stando a quanto dichiara Sakana stessa. Se sei già un cliente Fugu, il costo di provarlo è quasi zero, il che lo rende la prima mossa ovvia per quel pubblico.

La decisione che questa combinazione si guadagna: Fugu Max vale un progetto pilota e non ancora un impegno per la produzione, perché l'unica prova di prestazioni a suo favore è quella del fornitore, e il benchmark dello stesso fornitore è uno dei sei punti salienti. GPT-6.1 Sol è l'opzione predefinita più sicura, perché i suoi punteggi indipendenti esistono, i suoi fallimenti sono attribuibili a un solo modello, e il suo tetto massimo è un numero pubblicato anziché un insieme. Pagare 4,00 $ in più per milione di token di output per un sistema il cui comportamento si può prevedere non è ovviamente lo scambio peggiore — e se Sakana pubblica una traccia di routing e una valutazione di terze parti, questo verdetto andrebbe rivisto immediatamente.