🐟 LLMs Orquestradas
A nova forma de rodar vários modelos de IA juntos: um maestro decide quem faz cada parte e como combinar. Do conceito ao Fugu Ultra e ao OpenRouter Fusion — com os números reais de quando vale a pena.
O padrão da orquestração: um maestro reparte o trabalho entre vários modelos e funde as respostas em um resultado. É o que o Fugu faz dentro de uma só API.
O que você vai aprender
Por muito tempo a escolha era simples: você pegava um modelo de IA e torcia para ele dar conta. A "nova forma" inverte isso — em vez de apostar em um só, você coloca vários modelos para trabalharem juntos, coordenados por um maestro que decide quem faz o quê e como juntar as respostas. Isso se chama orquestração de múltiplas LLMs.
Este curso te leva do conceito até dois produtos reais que entregam essa ideia pronta — o Sakana Fugu Ultra (que esconde um time de modelos atrás de uma única API) e a OpenRouter Fusion (que pergunta a vários modelos ao mesmo tempo e funde) — e termina na pergunta que mais importa: quando isso vale o custo, e quando um modelo forte sozinho já basta.
💡 A ideia em uma frase
Orquestrar é responder a duas perguntas: quem faz cada parte do trabalho, e como as respostas se combinam num resultado só. Tudo neste curso é variação dessas duas perguntas.
Como o curso está organizado
Fundamentos
O que é orquestrar, as 2 perguntas, e o espectro que vai de "você fia tudo na mão" até "um modelo treinado faz a orquestração por você".
Fugu Ultra
O maestro que decompõe e delega. Como funciona por dentro e o veredito de 38 testes: 36 empates, 4.5× mais lento, 5× mais caro que um modelo só.
OpenRouter Fusion
O outro padrão: mesmo prompt para N modelos em paralelo, um juiz funde. Quando paralelo-e-fundir ganha, e a skill de otimizar custo × qualidade.
As trilhas
🧩 Fundamentos
A nova forma e o vocabulário: o que é orquestrar, as 2 perguntas e o espectro da mão ao maestro.
Abrir trilha →🐡 Fugu Ultra
O maestro que contrata um time. Como funciona, o benchmark de 38 testes e quando vale a pena.
Abrir trilha →⚖️ OpenRouter Fusion
O ensemble paralelo: mesmo prompt, N modelos, um juiz. E a skill de otimizar custo × qualidade.
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