Fugu Ultra API — мультиагентное исследование и цена

Контекст: 1 000 000токенов
Результат: Текстформат ответа
Вход / выход: 910 ₽ / 5 450 ₽за 1 млн токенов

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "sakana/fugu-ultra",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});

Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

Sakana AI описывает Fugu как language model, обученную вызывать другие LLM из agent pool, включая рекурсивные вызовы. Ultra выбирает более глубокую оркестрацию для engineering, science и research. Состав пула и версия могут меняться; это не одна фиксированная checkpoint-модель. Tokenmost указывает `sakana/fugu-ultra`, text/image input, text output и окно 1000000 токенов. Каталог перечисляет mandatory reasoning, tools, structured output и web search options, но конкретный контракт, attribution, ограничения поиска, max output, usage, latency и розничная цена требуют preflight. Контрольная тема имеет известный набор документов, даты публикации, близкие термины и намеренно противоречивые claims. Эталон отделяет первоисточник, вывод аналитика и пробел в данных.

Сузьте исследовательский вопрос

Укажите юрисдикцию, период, определения и требуемый тип источников. Разбейте результат на claims, evidence и unresolved. Широкую тему не заменяйте просьбой найти всё: критерии остановки должны быть измеримыми.

Контролируйте поисковый контур

Разрешайте домены и типы документов, сохраняйте URL, дату доступа и фрагмент доказательства. Web search помогает обнаружить материал, но не подтверждает его достоверность. Важный вывод сверяется по самому первоисточнику.

Проверяйте работу оркестрации

Единый ответ не показывает автоматически, какие агенты участвовали. Записывайте доступный attribution, tool calls, запросы поиска и промежуточные ошибки. Несогласие источников должно попасть в отчёт, а не исчезнуть при синтезе.

Проведите слепую оценку

Эксперт проверяет полноту набора, корректность цитирования, даты, логические переходы и выдуманные ссылки. Сравните Ultra с более простым route на одинаковом вопросе. Дополнительная глубина оправдана только измеримым приростом.

Оцените дорогую задачу целиком

Учитывайте пользовательский контекст, изображения, внутренние обращения к моделям, поиск, reasoning и итоговый output в пределах возвращаемого billing contract. Сравнивайте цену проверенного вывода, включая работу эксперта и повторный поиск.

Вопросы и ответы

Fugu Ultra — это одна модель?

Sakana описывает её как обученную систему динамической мультиагентной оркестрации.

Есть ли web search?

Он заявлен в route, но параметры и доступные источники подтверждаются preflight.

Можно передавать изображения?

Каталог Tokenmost указывает image input; формат и лимиты нужно проверить.

Почему результат требует эксперта?

Оркестрация повышает глубину, но не устраняет ошибки источников и цитирования.

Как считать токены и цену?

По фактическому billing response всей задачи, поиску, повторам и проверке доказательств.