प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
<=272K $5.00 >272K $10.00
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
<=272K $30.00 >272K $45.00
अंतर्निहित कैश पढ़ा गया
प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन
<=272K $0.50 >272K $1.00
Fugu Ultra v2.0 और Fugu Ultra v1.1 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
Sakana AI पाठ निर्माणFugu Ultra v2.0 और Fugu Ultra v1.1 दोनों Sakana AI के मॉडल हैं, पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | Fugu Ultra v2.0 | Fugu Ultra v1.1 |
|---|---|---|
| मॉडल ID | fugu-ultra-v2-0 | fugu-ultra-v1-1 |
| निर्माता | Sakana AI | Sakana AI |
| रिलीज | 10 सित॰ 2026 | 23 जुल॰ 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 1M टोकन | 1M टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 1,31,072 टोकन | 1,31,072 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज | टेक्स्ट इमेज |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON Schema | JSON Schema |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/fugu-ultra-v2-0:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/fugu-ultra-v1-1:generateContent |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | Fugu Ultra v2.0 | Fugu Ultra v1.1 |
|---|---|---|
| max_tokens | 16 से 131072 | 16 से 131072 |
| reasoning_effort | high, xhigh, max डिफॉल्ट: high | high, xhigh, max डिफॉल्ट: high |
| tool_web_search | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| tools | array डिफॉल्ट: [] | array डिफॉल्ट: [] |
| tool_choice | object | object |
| response_format | enum | enum |
फुगु अल्ट्रा v2.0 प्रमुख मल्टी-एजेंट कंडक्टर है: प्रत्येक अनुरोध विशेषज्ञ मॉडल के एक पूल का समन्वय करता है और उनके काम को एक ही उत्तर में लिखता है।
फुगु अल्ट्रा v1.1 एक अद्यतन बहु-एजेंट कंडक्टर है: प्रत्येक अनुरोध विशेषज्ञ मॉडल के एक पूल का समन्वय करता है और उनके काम को एक ही उत्तर में लिखता है।
Fugu Ultra v2.0 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id fugu-ultra-v2-0 उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को fugu-ultra-v2-0 या fugu-ultra-v1-1 पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "fugu-ultra-v2-0",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Fugu Ultra v2.0 नई रिलीज़ है (10 सित॰ 2026); Fugu Ultra v1.1 23 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था। दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1M टोकन की है। सिर्फ Fugu Ultra v2.0 के लिए बताई गई क्षमताएं: structured output। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
Fugu Ultra v2.0 नई रिलीज़ है (10 सित॰ 2026); Fugu Ultra v1.1 23 जुल॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।
दोनों मॉडलों की कीमत अलग इकाइयों या स्तरों पर तय होती है, इसलिए इस पेज की लाइव दर तालिकाओं की तुलना करें। वे हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।