Sakana Fugu
的使用方法、功能与可解决的业务课题

Sakana Fugu 是什么

Sakana Fugu 是一款在内部动态整合多个专业 LLM 并对其进行统筹编排（orchestration），以单一 API 形式提供的多智能体平台。由日本的 Sakana AI 开发，其理念是「将多智能体系统作为单一模型 API 提供」。用户只需向一个端点发送请求，内部便会自动完成分工、委派、验证与整合，宛如一个高性能模型。

出处：Sakana AI Fugu 官方网站（下方图片同样出自该来源）

把多智能体当作「一个模型」来用

• 多智能体编排：在内部动态整合多个专业 LLM，自动完成分工、委派、验证与整合。用户可将其当作单一 API 使用。
• 可避免供应商依赖：即使某供应商限制访问，也能切换到其他模型继续处理，体现 Sakana 所倡导的「AI 主权」。
• OpenAI 兼容 API：从既有的 OpenAI 兼容客户端，只需替换端点与模型名即可使用，也可经 OpenRouter・Vercel・opencode 等使用。
• 以最新研究为基础：以两篇通过学习实现模型编排的 ICLR 2026 论文「TRINITY」（进化型 LLM 协调器）与「Conductor」（以自然语言学习统率智能体）为基石。并非人工搭建，而是由系统自身学习如何按任务编排、协同专业智能体。

三种模型

可按用途在三种模型间选择（均可经 OpenAI 兼容 API 使用）。

• Fugu — 平衡性能与延迟的标准模型。适用于日常编码、代码审查、响应迅速的聊天机器人等。
• Fugu Ultra — 联动更广的专业智能体池，在高难度且重要的问题上最大化回答质量。适用于 Kaggle、论文复现、安全分析、专利调查等。
• Fugu Cyber — 网络安全特化。适用于安全分析、漏洞调查、威胁检测等对深度与精度要求高的工作流。

性能（基准测试）

在编码、推理、科学各项基准上，取得了匹敌乃至超越单一前沿模型（如 Fable 5、Mythos Preview）的分数。

在编码指标 SWE Bench Pro 上，公布的分数为 Fugu 59.0／Fugu Ultra 73.7，高于对比的前沿模型（54.2〜69.2）。

价格

计费体系分为「月度订阅」与「按 token 计费」两条线。开发方 Sakana AI 为日本企业，官方控制台与价格页面以日文提供，但结算为美元计价。

订阅（月度）

按 token 计费（每 100 万 token）

若把庞大的代码库整体喂入，上下文一旦超过 272K token，单价即切换为输入翻倍、输出上调五成。这里正是账单的分水岭，值得留意投入的上下文量。另需注意 Fugu Cyber 的价格官方并未刊载，页面指向联系销售团队（他处所见的具体单价并非出自官方记载）。

即便运行多个智能体，模型费用也不会叠加。仅有一个智能体时按该基础模型的常规费率计费；多个智能体运行时，也仍按「所涉及的最高一档模型的单一费率」计算。身为多智能体平台却费用可控，正源于此设计。

账单中最易被误解的「编排（orchestration）部分」

这是 Fugu 账单中最容易被误解之处。Fugu Ultra 会返回将「用户可见的模型工作」与「内部编排工作」分离的用量字段。这些源自编排的 token 是发生在 input / output token 之外的实际用量，并会计入该次请求的最终价格（单价与常规输入输出 token 相同）。「账单比预想的大」多半就源于此。

在响应的 usage 中，可通过以下字段查看明细。

做成本估算时，不应只看 input_tokens 与 output_tokens，以 total_tokens 为基准更为稳妥。

有免费额度吗？

Sakana Fugu 没有免费额度与免费试用。最小起步为订阅的 Standard（$20／月）或从按 token 计费开始使用。

若想先低成本试用，现实的做法是用按量计费投入少量请求来体验手感。由于是 OpenAI 兼容 API，只需替换既有代码的端点与模型名即可对比验证。

使用方法

1. 在 console.sakana.ai 注册。
2. 向 OpenAI 兼容 API 端点发送请求，并指定模型（Fugu / Fugu Ultra / Fugu Cyber）。也可经 OpenRouter・Vercel・opencode 使用。
3. 如有需要，可从智能体池中排除特定的模型或供应商。

※ 目前在 EU / EEA 不可用。

口碑・适合人群

受好评之处

• 可避免供应商锁定：即使某供应商限制访问，也能重组智能体池继续处理。当单一供应商依赖的风险变为现实时——如 2026 年 6 月 Anthropic 的 Fable 5 / Mythos 5 因美国政府出口管制指令突然停用的事例——这一设计便成为清晰易懂的价值。
• 迁移成本近乎为零：作为 OpenAI 兼容 API，无需更换 SDK，只需替换端点与 API 密钥即可从既有客户端使用。
• 基准超越单一模型：在 SWE Bench Pro 上公布的分数为 Fugu 59.0 / Fugu Ultra 73.7，高于对比的前沿模型（54.2〜69.2）。

需注意之处

• 无法免费试用：如前所述没有免费额度，验证也会产生费用。
• 在 EU / EEA 不可用。
• 模型构成不固定：内部所用模型为动态选择。作为避免锁定的另一面，它不适合「始终以同一模型复现」的需求。

适合人群：希望降低对特定供应商依赖的组织，以及处理需要多步推理的重任务（如 Kaggle、论文复现、安全分析、专利调查）的人。反之，若只想以低价大量运行简单生成任务，直接使用单一模型的 API 更划算。

了解更多

关于 Sakana Fugu 的机制、基准与价格详情，也请一并参阅解说文章。

Sakana AI Fugu 是什么｜多智能体 API 的性能・价格・用法详解

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本页信息基于 2026 年 8 月官方网站公开的内容。模型构成・基准・价格・提供地区可能变动，最新信息请以官方网站为准。