
Originaler Multi-Agent-Leiter für hartes Schließen, Codieren und Recherche, mit 1M-Kontext, Bildeingabe, Funktionsaufrufen und Websuche.
Originaler Multi-Agent-Leiter für hartes Schließen, Codieren und Recherche, mit 1M-Kontext, Bildeingabe, Funktionsaufrufen und Websuche.
Unterstützt Text- und Bildeingaben, einen 1M-Token-Kontext, Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgabe im JSON-Modus und integrierte Websuche. Das Schließen ist immer aktiviert mit Anstrengungsstufen hoch, xhoch und maximal; xhigh und max sind Aliase in Version 1.0. Die Websuche erhebt keine separate Gebühr. Die vollständige Nutzung des Orchestrierungstokens wird zu den angezeigten Eingabe-, Ausgabe- und Cache-Raten berechnet.
Auch bekannt als Fugu Ultra, Sakana AI Fugu Ultra v1.0
fugu-ultra-v1-0/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/fugu-ultra-v1-0:generateContentfugu-ultrafugu-ultra-20260615fugu-ultra-v1.0sakana/fugu-ultrasakana/fugu-ultra-20260615sakana/fugu-ultra-v1-0sakana/fugu-ultra-v1.0Live Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Fugu Ultra v1.0 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID fugu-ultra-v1-0. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "fugu-ultra-v1-0",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="fugu-ultra-v1-0",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Fugu Ultra v1.0 API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | - | 16 bis 131072 | Maximale Anzahl der Ausgabetoken für die endgültige Antwort. Es müssen mindestens 16 sein. Sehr kleine Werte können die Antwort abschneiden oder leeren. Wenn sie... |
| reasoning_effort | enum | high | high, xhigh, max | Wie stark das Modell argumentiert. Das Schließen ist immer aktiviert. Der Standard ist hoch; xhigh und max sind Aliase mit gleichem maximalen Aufwand. |
| tool_web_search | boolean | false | - | Aktivieren Sie die integrierte Websuche. Es gibt keine separate Gebühr; Die Suchkosten werden in den für die Anfrage berechneten Orchestrierungstoken widergespiegelt. |
| tools | array | [] | - | OpenAI-kompatible Funktionsaufruf-Werkzeugdefinitionen. |
| tool_choice | object | - | - | OpenAI-kompatible Werkzeugwahlsteuerung. |
| response_format | enum | - | - | Geben Sie die Ausgabe als gültiges JSON-Objekt (JSON-Modus) zurück. Beschreibe die Felder, die du in deinem Prompt verwenden möchtest. |
Fugu Ultra v1.0 ist der ursprüngliche Multi-Agent-Leiter: Jede Anfrage koordiniert einen Pool von Expertenmodellen und fasst deren Arbeit in einer einzigen Antwort zusammen.
Auf EmpirioLabs wird Fugu Ultra v1.0 nach Verbrauch abgerechnet. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Fugu Ultra v1.0 unterstützt ein Kontextfenster von 1M Token mit bis zu 131.072 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. Fugu Ultra v1.0 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID fugu-ultra-v1-0 verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Fugu Ultra v1.0 im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.