サカナ フグ
Sakana Fugu
の使い方・機能・解決する業務課題

Sakana Fuguとは

Sakana Fuguは、複数の専門LLMを内部で動的に束ねて指揮（オーケストレーション）し、1つのAPIとして提供するマルチエージェント基盤です。日本のSakana AIが開発し、「マルチエージェントを、一つのモデルAPIとして提供」することをコンセプトにしています。ユーザーは1つのエンドポイントにリクエストを送るだけで、内部では役割分担・委譲・検証・統合までが自動で行われ、あたかも1つの高性能モデルのように振る舞います。

出典: Sakana AI Fugu 公式サイト（以下の画像も同様）

マルチエージェントを「一つのモデル」として使える

• マルチエージェント・オーケストレーション: 内部で複数の専門LLMを動的に束ね、役割分担・委譲・検証・統合までを自動で実行。ユーザーは1つのAPIとして扱えます。
• ベンダー依存を避けられる: 特定プロバイダーがアクセスを制限しても、別のモデルへ経路を切り替えて処理を継続。Sakana が掲げる「AI主権」を体現します。
• OpenAI互換API: 既存のOpenAI互換クライアントから、エンドポイントとモデル名を差し替えるだけで利用できます。OpenRouter・Vercel・opencode などからも使えます。
• 最新研究が基盤: モデルのオーケストレーションを学習で実現する2本のICLR 2026論文「TRINITY」（進化型LLMコーディネーター）と「Conductor」（自然言語でのエージェント統率の学習）を土台にしています。人手で組むのではなく、タスクごとに専門エージェントをどう編成・連携させるかをシステム自身が学習します。

3つのモデル

用途に応じて3つのモデルを選べます（いずれもOpenAI互換APIから利用可能）。

• Fugu — 性能とレイテンシのバランスを取った標準モデル。日々のコーディング・コードレビュー、応答性の高いチャットボットなどに。
• Fugu Ultra — より広い専門エージェントのプールを連携させ、難易度が高く重要な問題で回答品質を最大化。Kaggle・論文再現・セキュリティ分析・特許調査など。
• Fugu Cyber — サイバーセキュリティに特化。セキュリティ分析・脆弱性調査・脅威検知など、深さと精度が重要なワークフロー向け。

性能（ベンチマーク）

コーディング・推論・科学の各ベンチマークで、単一のフロンティアモデル（Fable 5 / Mythos Preview など）に匹敵・凌駕するスコアが公表されています。

コーディング指標のSWE Bench Proでは、Fugu 59.0／Fugu Ultra 73.7 と、比較対象のフロンティアモデル（54.2〜69.2）を上回るスコアが公表されています。

料金

料金体系は「月額のサブスクリプション」と「トークン従量課金」の2本立てです。開発元は日本のSakana AIで、公式コンソールと料金ページは日本語で提供されていますが、請求は米ドル建てです。

サブスクリプション（月額）

トークン従量課金（100万トークンあたり）

長いコードベースを丸ごと読ませるような使い方をすると、コンテキストが272Kトークンを超えた時点で単価が入力2倍・出力1.5倍に切り替わります。ここが請求額の分かれ目になるので、投入するコンテキスト量は意識しておく価値があります。なお Fugu Cyber の料金は公式に掲載されておらず、営業チームへの問い合わせ扱いです（他所で見かける具体的な単価は、公式の記載にもとづくものではありません）。

複数エージェントが動いても、モデル料金は積み上がりません。1体だけならその基盤モデルの通常レート、複数体が動いた場合も「関与した最上位モデルにもとづく単一レート」で計算されます。マルチエージェント基盤でありながら費用が読みやすいのは、この設計によるものです。

請求で誤解されやすい「オーケストレーション分」

ここが Fugu の請求でいちばん誤解されやすいところです。Fugu Ultra は、ユーザーから見えるモデルの仕事と、内部の指揮（オーケストレーション）の仕事を分けた使用量フィールドを返します。このオーケストレーション由来のトークンは、input / output トークンの外側で発生する実際の使用量であり、最終的な請求額にカウントされます（単価は通常の入出力トークンと同じ）。「思ったより請求が大きい」と言われる原因の多くはこれです。

レスポンスの usage では、次のフィールドで内訳を確認できます。

見積もりを立てるときは input_tokens と output_tokens だけでなく、total_tokens を基準にするのが安全です。

無料枠はある？

Sakana Fugu に無料枠・無料トライアルは用意されていません。最小構成はサブスクリプションの Standard（$20／月）か、トークン従量課金での利用開始になります。

まず費用を抑えて試すなら、従量課金で少量のリクエストを投げて感触を確かめる進め方が現実的です。OpenAI互換APIなので、既存のコードのエンドポイントとモデル名を差し替えるだけで比較検証できます。

使い方

1. console.sakana.ai からサインアップします。
2. OpenAI互換APIのエンドポイントに、モデル（Fugu / Fugu Ultra / Fugu Cyber）を指定してリクエストします。OpenRouter・Vercel・opencode 経由でも利用できます。OpenAI互換なので、ベースURLとモデル名の指定を差し替えられるコーディングツール（Cursor や VS Code の拡張など）からも同じ要領で接続できます。
3. 必要に応じて、エージェントプールから特定のモデル・プロバイダーを除外できます。

※ 現時点で EU / EEA では利用できません。

評判・向いている人

評価されているポイント

• ベンダーロックインを避けられる: 特定のプロバイダーがアクセスを制限しても、エージェントプールを組み替えて処理を継続できます。2026年6月に Anthropic の Fable 5 / Mythos 5 が米国政府の輸出管理指令で突然停止した事例のように、単一ベンダー依存のリスクが現実のものになった局面で、この設計は分かりやすい価値になります。
• 移行コストがほぼゼロ: OpenAI互換APIなので、SDKの入れ替えが不要です。エンドポイントとAPIキーを差し替えるだけで既存クライアントから使えます。
• 単一モデルを上回るベンチマーク: SWE Bench Pro で Fugu 59.0 / Fugu Ultra 73.7 と、比較対象のフロンティアモデル（54.2〜69.2）を上回るスコアが公表されています。

注意しておきたい点

• 無料で試せない: 前述のとおり無料枠がないため、検証にも費用が発生します。
• EU / EEA では利用できません。
• モデルの内訳が固定されない: 内部で使われるモデルは動的に選択されます。ベンダーロックインを避けられることの裏返しとして、「常に同じモデルで再現したい」という要件には向きません。

向いている人: 特定ベンダーへの依存を減らしたい組織や、Kaggle・論文再現・セキュリティ分析・特許調査のように、多段の推論を要する重いタスクを扱う人。逆に、単純な生成タスクを大量に安く回したいだけなら、単一モデルのAPIを直接使うほうが割安です。

もっと詳しく

Sakana Fugu の仕組み・ベンチマーク・料金の詳細は、解説記事もあわせてご覧ください。

Sakana AI Fuguとは｜マルチエージェントAPIの性能・料金・使い方を徹底解説

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本ページの情報は2026年8月時点で公式サイトに公開されている内容にもとづきます。モデル構成・ベンチマーク・料金・提供地域は変更されることがあるため、最新の情報は公式サイトをご確認ください。