Investigadores de Sakana AI han desarrollado un modelo de 7.000 millones de parámetros diseñado específicamente para orquestar múltiples sistemas de inteligencia artificial de distintas empresas. El modelo, presentado esta semana, es capaz de coordinar en tiempo real llamadas a GPT-5 de OpenAI, Claude Sonnet 4 de Anthropic y Gemini 2.5 Pro de Google, eligiendo cuál utilizar según el tipo de consulta.

El problema que Sakana busca resolver es conocido en la industria: las canalizaciones de IA basadas en marcos como LangChain tienden a fallar cuando cambian los patrones de consulta de los usuarios. Estas rigideces requieren constante reentrenamiento y ajuste manual por parte de los equipos de ingeniería, lo que dispara los costes operativos.

El nuevo modelo de Sakana funciona como un director de orquesta algorítmico. Según los investigadores, puede evaluar en milisegundos la complejidad y el dominio de una consulta entrante, y redirigirla al modelo más adecuado. En pruebas internas, el sistema demostró reducir el coste medio por consulta en un 40 por ciento respecto al uso de un solo modelo para todas las tareas.

El enfoque de Sakana también permite que las empresas mantengan sus canalizaciones existentes sin necesidad de reescribirlas. El modelo actúa como una capa intermedia que se adapta a la infraestructura ya desplegada, lo que ha atraído el interés de startups que buscan flexibilidad sin costes de migración. La compañía tiene previsto lanzar una versión comercial del sistema a finales del segundo trimestre.