Poolside: Laguna XS 2.1

Laguna XS 2.1 es un modelo de texto de Poolside, listado como el modelo de agente de codificación más reciente en la categoría 33B-A3B. Es un paso adelante respecto al modelo anterior Laguna XS.2 de Poolside, que se lanzó en abril de 2026, y la fecha de lanzamiento del proveedor para esta versión es el 2 de julio de 2026. Si ya trabajas con los modelos orientados a agentes de Poolside, esta es la iteración actual en esa línea.

El modelo toma texto como entrada y devuelve texto como salida, por lo que se ajusta al patrón estándar de chat y completado en lugar de trabajo multimodal. Su ventana de contexto es de 262.144 tokens, lo suficientemente grande como para contener archivos fuente sustanciales, registros largos o historial de conversación extendido en una sola solicitud. La salida máxima es de 32.768 tokens, por lo que las respuestas pueden ser largas, pero siguen estando limitadas, lo cual importa cuando generas archivos completos o trazas de razonamiento extensas. Como modelo de agente de codificación, está diseñado en torno a herramientas y trabajo en varios pasos en lugar de una sola interacción.

Debido a que admite herramientas y elección de herramientas, los usos prácticos se inclinan hacia flujos de trabajo de codificación con agentes: ejecutar un bucle donde el modelo inspecciona un repositorio, llama a funciones que expones y edita o explica código a lo largo de varios turnos. El contexto grande ayuda cuando la tarea depende del código circundante, y el límite de salida admite generar módulos completos o parches de una sola vez. La compatibilidad con razonamiento significa que puedes mostrar el pensamiento intermedio cuando lo desees, o dejarlo fuera de la respuesta dirigida al usuario. También son posibles las tareas de texto general, pero el encaje más claro es la asistencia de código y la automatización impulsada por herramientas.

Se llama a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "poolside/laguna-xs-2.1". Como la interfaz sigue el esquema de OpenAI, los clientes y SDK existentes generalmente funcionan después de cambiar el id de modelo y la URL base. Los parámetros admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, temperature, tool_choice y tools. Si estás construyendo un agente, tools y tool_choice son los relevantes, mientras que reasoning e include_reasoning controlan cómo se maneja el pensamiento y max_tokens y temperature limitan y dan forma a la salida.

Aquí no hay entrada de imagen ni audio, así que si tu tarea necesita entrada multimodal, otro modelo encajará mejor. Si solo necesitas generación de texto breve y sencilla sin llamadas a herramientas, una configuración más pequeña puede ser suficiente. Dentro de su alcance declarado, Laguna XS 2.1 está orientado a cargas de trabajo de agentes de codificación que necesitan un contexto largo y un presupuesto de salida generoso.