Laguna S 2.1 gratis con Claude Code y OpenCode: tutorial de configuración 2026

Laguna S 2.1 gratis: qué necesitas saber

Laguna S 2.1 de Poolside es un modelo MoE de 118B parámetros totales (8B activos) diseñado para coding agéntico y trabajo long-horizon, con contexto de hasta 1M tokens. Lo mejor: es gratis de usar por tiempo limitado a través de varios proveedores, y puedes conectarlo a tus herramientas de coding favoritas en minutos.

Todas las opciones exponen APIs compatibles con OpenAI (chat completions), así que cualquier herramienta que funcione con el SDK de OpenAI funciona con Laguna S 2.1.

Rutas gratuitas disponibles

Proveedor	Model ID	Contexto	Límite gratis	Registro
chat.poolside.ai	—	—	Uso web directo	Sin registro
OpenRouter (free)	`poolside/laguna-s-2.1:free`	262K	200 req/día	Cuenta gratis + API key
Vercel AI Gateway (free)	`poolside/laguna-s-2.1-free`	256K	Según cuenta	Cuenta Vercel
NVIDIA NIM	`poolside/laguna-xs-2.1`	262K	40 RPM	Cuenta NVIDIA
Ollama (local)	`laguna-s-2.1`	256K	Ilimitado (tu hardware)	No

Nota importante: El uso en el free tier de OpenRouter puede usarse para entrenamiento. Si trabajas con código propietario o sensible, considera el endpoint pago ($0.10/M input, $0.20/M output) o self-hosting local.

Opción más rápida: chat.poolside.ai (sin registro)

Si solo quieres probar el modelo sin configurar nada, ve a chat.poolside.ai. No necesitas cuenta ni registro. Es ideal para evaluar la calidad del modelo antes de integrarlo en tu workflow.

Paso 1: Crear cuenta y API key en OpenRouter

OpenRouter es la forma más versátil de usar Laguna S 2.1 gratis con cualquier herramienta.

Ve a openrouter.ai y crea una cuenta gratis (toma menos de un minuto)
Navega a Keys y genera una nueva API key. Formato: sk-or-v1-...
No necesitas tarjeta de crédito para el free tier

La misma API key funciona para todas las herramientas. El model ID gratuito es poolside/laguna-s-2.1:free (262K contexto, 200 req/día).

Paso 2: Configurar OpenCode

OpenCode es una herramienta de coding basada en terminal con TUI. Soporta providers custom vía archivo de configuración.

Ubicación del config

macOS/Linux: ~/.config/opencode/config.json
Windows: %APPDATA%\opencode\config.json

Configuración con OpenRouter (gratis)

{
  "providers": {
    "openrouter": {
      "apiKey": "sk-or-v1-tu-key-aqui",
      "baseURL": "https://openrouter.ai/api/v1"
    }
  },
  "models": {
    "laguna-s21": {
      "provider": "openrouter",
      "model": "poolside/laguna-s-2.1:free",
      "maxTokens": 32768
    }
  },
  "defaultModel": "laguna-s21"
}

Correr OpenCode

# Con el modelo default
opencode

# O especificar el modelo
opencode --model laguna-s21

Método alternativo: variables de entorno

OPENAI_API_BASE=https://openrouter.ai/api/v1 \
OPENAI_API_KEY=sk-or-v1-tu-key-aqui \
opencode --model poolside/laguna-s-2.1:free

Paso 3: Configurar Claude Code

Claude Code está optimizado para modelos Claude, pero soporta providers custom vía variables de entorno. Usar Laguna requiere routear a través del endpoint compatible con Anthropic de OpenRouter.

Método 1: OpenRouter como custom provider

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-v1-tu-key-aqui"
export CLAUDE_CODE_MODEL="poolside/laguna-s-2.1:free"

Luego corre Claude Code normalmente:

claude

Método 2: Model override flag

claude --model openrouter/poolside/laguna-s-2.1:free \
       --api-key sk-or-v1-tu-key-aqui \
       --provider openrouter

Limitaciones con Claude Code

Claude Code está optimizado para modelos Claude. Al usar Laguna:

Las features de extended thinking de Anthropic no funcionan (Laguna usa su propio sistema de thinking vía enable_thinking)
Algunos patrones de tool-use agénticos pueden ser menos confiables
El prompt caching lo maneja OpenRouter, no el sistema nativo de Anthropic

Recomendación: Para la mejor experiencia con Laguna, OpenCode, Aider o el CLI pool son mejores opciones. Usa Claude Code con Laguna solo si ya es tu herramienta principal y quieres experimentar.

Paso 4: Configurar el CLI pool (recomendado por Poolside)

Todos los modelos Laguna se entrenan con reinforcement learning dentro del agent harness de Poolside, por lo que rinden mejor en pool, el CLI oficial de Poolside, o en cualquier cliente ACP-compatible.

# Instalar y configurar pool (documentación en docs.poolside.ai)
pool

# El CLI pool está diseñado específicamente para aprovechar
# el comportamiento agéntico y de thinking de los modelos Laguna

Si buscas el máximo rendimiento del modelo en tareas long-horizon, pool es la opción nativa que Poolside recomienda.

Paso 5: Configurar Aider

Aider soporta endpoints compatibles con OpenAI. Configúralo para Laguna:

Con OpenRouter (gratis)

export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-tu-key-aqui"
aider --model openrouter/poolside/laguna-s-2.1:free \
      --api-key openrouter=$OPENROUTER_API_KEY

Configuración persistente

Añade a ~/.aider.conf.yml:

model: openrouter/poolside/laguna-s-2.1:free
openrouter-api-key: sk-or-v1-tu-key-aqui

Paso 6: Configurar Continue (VS Code / JetBrains)

Edita tu configuración de Continue:

{
  "models": [
    {
      "title": "Laguna S 2.1 (gratis)",
      "provider": "openai",
      "model": "poolside/laguna-s-2.1:free",
      "apiBase": "https://openrouter.ai/api/v1",
      "apiKey": "sk-or-v1-tu-key-aqui"
    }
  ]
}

Paso 7: Configurar Cline y Kilo Code

Cline y Kilo Code estuvieron disponibles desde el día del lanzamiento. Ambos usan configuración de provider compatible con OpenAI:

Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: tu key de OpenRouter
Model ID: poolside/laguna-s-2.1:free

En Cline: Settings → API Provider → OpenRouter → pega tu key y selecciona el modelo. En Kilo Code el flujo es idéntico.

Opción sin límites: correr Laguna S 2.1 localmente con Ollama

Si prefieres control total, privacidad y sin límites de rate, corre el modelo localmente con Ollama.

Instalar y correr

# Descargar y correr (tag por defecto: 256K contexto)
ollama run laguna-s-2.1

# Variantes disponibles:
# laguna-s-2.1:q4_k_m  (75GB)
# laguna-s-2.1:q8_0    (128GB)
# laguna-s-2.1:f16     (235GB)

Conectar OpenCode a Ollama local

{
  "providers": {
    "ollama": {
      "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
    }
  },
  "models": {
    "laguna-local": {
      "provider": "ollama",
      "model": "laguna-s-2.1",
      "maxTokens": 32768
    }
  },
  "defaultModel": "laguna-local"
}

No necesitas API key para el provider de Ollama. Asegúrate de que Ollama esté corriendo y el modelo esté descargado antes de iniciar OpenCode.

Requisitos de hardware

El checkpoint BF16 completo necesita ~236GB (múltiples GPUs). Pero las variantes quantizadas reducen esto sustancialmente: la variante NVFP4 cabe en un single NVIDIA DGX Spark. Para la mayoría de usuarios, la versión gratis vía OpenRouter es más práctica que self-hosting.

Aprovechar el thinking mode

Laguna S 2.1 tiene soporte nativo de reasoning con thinking interleaved entre tool calls. El thinking mode tiene un impacto masivo en el rendimiento:

Benchmark	Thinking OFF	Thinking MAX	Mejora
Terminal-Bench 2.1	60.4%	70.2%	+9.8 pts
DeepSWE	16.5%	40.4%	+23.9 pts

Cómo activarlo

El control es por request vía enable_thinking. En APIs compatibles con OpenAI, pásalo en chat_template_kwargs:

{
  "model": "poolside/laguna-s-2.1:free",
  "messages": [...],
  "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": true}
}

Importante para coding agéntico: Poolside recomienda mantener enable_thinking: true y preservar el reasoning_content de mensajes anteriores en el historial. El modelo razona antes de llamar tools y entre tool calls, pero puede dejar de razonar en pasos siguientes si se descartan los bloques de thinking previos.

Troubleshooting: errores comunes

1. Rate limit alcanzado (429) en OpenRouter free

Causa: El free tier tiene 200 req/día.

Fix: Espera al reset diario, usa el endpoint pago ($0.10/$0.20 por M), o cambia a NVIDIA NIM (40 RPM) o Ollama local.

2. Model ID incorrecto

Causa: Confundir el ID gratuito con el pago.

Fix: Gratis es poolside/laguna-s-2.1:free (con :free). Pago es poolside/laguna-s-2.1 (sin sufijo). En Vercel AI Gateway el gratis es poolside/laguna-s-2.1-free (con guion).

3. El modelo deja de razonar en tareas multi-paso

Causa: Se descartan los bloques reasoning_content del historial.

Fix: Preserva el reasoning_content de los mensajes assistant anteriores en el message history.

4. Contexto truncado

Causa: El free tier cap a 262K contexto y 32K output (vs 1M/131K del pago).

Fix: Para contexto de 1M usa el endpoint pago. Para la mayoría de tareas, 262K es más que suficiente.

5. Extended thinking no funciona en Claude Code

Causa: Laguna no usa la API de extended thinking de Anthropic.

Fix: Usa enable_thinking vía chat_template_kwargs, o cambia a OpenCode/Aider/pool para mejor soporte de thinking.

¿Qué herramienta elegir?

Herramienta	Mejor para	Soporte de thinking
pool (Poolside CLI)	Máximo rendimiento, tareas long-horizon	Nativo (recomendado)
OpenCode	Terminal TUI, workflow general	Bueno
Aider	Coding con git, edits precisos	Bueno
Continue	Integración en VS Code/JetBrains	Bueno
Cline / Kilo Code	Agentes en VS Code	Bueno
Claude Code	Solo si ya es tu herramienta principal	Limitado

FAQ

¿Realmente es gratis Laguna S 2.1?

Sí. Poolside lo ofrece gratis por tiempo limitado vía OpenRouter (200 req/día), Vercel AI Gateway y NVIDIA NIM. También puedes correrlo localmente sin costo con Ollama.

¿Necesito tarjeta de crédito?

No para el free tier de OpenRouter. Solo necesitas crear una cuenta gratis y generar una API key.

¿Mi código se usa para entrenamiento?

En el free tier de OpenRouter, el uso puede usarse para entrenamiento. Para código propietario, usa el endpoint pago o self-hosting local con Ollama.

¿Cuál es la diferencia entre el free y el pago?

Free: 262K contexto, 32K output, 200 req/día, posible uso para training. Pago: 1M contexto, 131K output, sin límite de requests, $0.10/M input y $0.20/M output.

¿Qué herramienta da mejor rendimiento?

El CLI pool de Poolside, porque los modelos Laguna se entrenaron dentro de su agent harness. OpenCode y Aider son excelentes alternativas.

¿Puedo usar Laguna S 2.1 comercialmente?

Sí. La licencia OpenMDW-1.1 permite uso comercial y no comercial. Los pesos están en Hugging Face.

¿Funciona con LangChain o CrewAI?

Sí. Al ser compatible con la API de OpenAI, funciona con frameworks de agentes como LangChain, CrewAI y el OpenAI Agents SDK.

Conclusión

Laguna S 2.1 es uno de los mejores modelos open weight de coding agéntico disponibles gratis en 2026. Con OpenRouter puedes empezar en menos de dos minutos: crea una cuenta, genera una API key, y conéctalo a OpenCode, Aider, Continue o Claude Code usando el model ID poolside/laguna-s-2.1:free. Para el máximo rendimiento, usa el CLI pool de Poolside, ya que los modelos Laguna se entrenaron dentro de su agent harness. Recuerda activar enable_thinking y preservar el reasoning en el historial para aprovechar el impacto masivo del thinking mode (+23.9 puntos en DeepSWE). Y si necesitas privacidad total, córrelo localmente con Ollama sin límites de rate. Sea cual sea tu workflow, tienes una ruta gratuita para probar coding agéntico frontier-adjacent hoy mismo.