
Conducteur multi-agents économique qui rassemble une équipe d’experts de taille adéquate par tâche, avec 1 million de contexte, d’entrée d’images et de recherche web.
Conducteur multi-agents économique qui rassemble une équipe d’experts de taille adéquate par tâche, avec 1 million de contexte, d’entrée d’images et de recherche web.
Prend en compte la saisie de texte et d’image, un contexte de jeton 1M, l’appel de fonctions, une sortie structurée strictement JSON Schema et la recherche web intégrée. Le raisonnement est toujours activé avec les niveaux d’effort élevés et xhigh; max est accepté comme un alias de xhigh. Un taux de jeton fixe à chaque longueur de contexte. Recherche web intégrée et facturation de page par appel exécuté. L’utilisation complète du token d’orchestration est facturée aux taux d’entrée, de sortie et de cache affichés.
Aussi connu sous le nom Sakana AI Fugu Max
fugu-max/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/fugu-max:generateContentfugu-max-v1.0sakana/fugu-maxsakana/fugu-max-v1.0Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Fugu Max sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle fugu-max. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "fugu-max",
"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-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Paramètres de requête pris en charge par l'API Fugu Max sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 32768 | 16 à 131072 | Nombre maximal de jetons de sortie pour la réponse finale. Il doit avoir au moins 16 ans. Le conducteur a besoin d’espace pour fonctionner, donc de très petites... |
| reasoning_effort | enum | high | high, xhigh, max | À quel point Fugu Max raisonne difficilement. Le raisonnement est toujours activé. Le raisonnement par défaut est élevé; xhigh et max sont des alias du même effort... |
| tool_web_search | boolean | false | - | Activez la recherche web intégrée. Ajoute $0.007 au coût de la requête pour chaque appel invoqué, et une seule requête peut exécuter plus d’un appel. Les... |
| tools | array | [] | - | Définitions d’outils d’appel de fonction compatibles OpenAI. |
| tool_choice | object | - | - | Contrôle du choix d’outils compatible OpenAI. |
| response_format | enum | - | - | Retour de sortie JSON structurée. Le mode JSON retourne tout objet JSON valide; Le mode schéma JSON applique exactement le schéma que vous fournissez. |
Fugu Max est le conducteur multi-agent économique: chaque requête rassemble une équipe d’experts de la taille adéquate pour la tâche et compose leur travail en une seule réponse. Latence et streaming - Les invites simples reviennent généralement en quelques secondes, et les invites plus lourdes prennent plus de temps pendant que le conducteur travaille. - La réponse complète est renvoyée d’un coup à la fin du modèle, pas jeton par jeton. Le streaming est accepté, mais il fournit la réponse complète à la fin plutôt que des tokens en streaming au fur et à mesure de la génération. - max_tokens doit avoir au moins 16. Laissez une marge de manœuvre généreuse, car de très petites limites peuvent tronquer ou vider la réponse. Capacités - Entrée texte et image, avec un contexte de token 1M. - Raisonnement toujours activé. High est le défaut, xhigh augmente l’effort, et max est accepté comme alias de xhigh. - Appel de fonction, sortie structurée strictement JSON Schema, et recherche web intégrée qui cite ses sources quand c’est possible. Facturation - Facturée sur l’utilisation complète du jeton, y compris les jetons d’orchestration utilisés en interne par le modèle, donc même les invites courtes ont un certain coût. - Un taux de jeton fixe à chaque longueur de contexte, sans débit plus élevé pour les longues invites. - La recherche web intégrée et la récupération de page sont facturées par appel exécuté aux taux indiqués, et une seule requête peut exécuter plus d’un appel.
When this model invokes tools (web search, code interpreter, etc.) inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts. The example below shows the shape, exact field names, units, and which tools appear can vary slightly per provider:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}The tool counts are already factored into cost_usd, they are surfaced for transparency so you can audit per-tool billing. The field is omitted when no tools were invoked.
Sur EmpirioLabs, Fugu Max est facturé à l'usage : Entrée $2.00 par 1M de jetons d’invite; Produit $6.00 par 1M de jetons générés; Lecture implicite du cache $0.25 par 1M de jetons d’entrée mis en cache. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Fugu Max prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens avec jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse.
Oui. Fugu Max sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle fugu-max.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Fugu Max dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.