
Sakana Fugu
的使用方法、功能与可解决的业务课题
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Sakana Fugu是什么?
Sakana AI 推出的多智能体平台,可动态整合多个 LLM 并以单一 API 的形式提供。其内部对世界顶尖的专业模型进行统筹编排(orchestration),使整体表现如同一个模型。提供 Fugu、Fugu Ultra 与 Fugu Cyber 三种版本,在编程、推理、科学等各项基准测试中比肩甚至超越单个前沿模型。采用兼容 OpenAI 的 API,秉持可避免依赖特定厂商的『AI 主权』理念。
可解决的业务课题
「Sakana Fugu」的服务详情
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。
订阅(月度)
| Standard | Pro | Max | |
|---|---|---|---|
| 月费 | $20 | $100 | $200 |
| 额度 | 基准 | Standard 的 10 倍 | Standard 的 20 倍 |
| 预期用法 | 日常轻度使用 | 集中作业的会话 | 长时间运行的重负载 |
按 token 计费(每 100 万 token)
| 输入 | 输出 | 缓存输入 | |
|---|---|---|---|
| Fugu | 依内部所用模型的标准费率 | 同左 | 同左 |
| Fugu Ultra | $5 | $30 | $0.50 |
| Fugu Cyber | $6 | $36 | $0.60 |
※ 当上下文超过 272K token 时,Fugu Ultra 变为 $10/$45/$1.00,Fugu Cyber 变为 $12/$54/$1.20。
即便运行多个智能体,费用也不会叠加。无论内部运行多少个智能体,计费都按「所涉及的最高一档模型的费率」计算。身为多智能体平台却费用可控,正源于此设计。
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
- 在
console.sakana.ai注册。 - 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。
- 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
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。
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