मल्टी-एजेंट कंडक्टर जो 1M संदर्भ, छवि इनपुट और वेब खोज के साथ कठिन तर्क, कोडिंग और अनुसंधान के लिए सीमांत विशेषज्ञ मॉडल का आयोजन करता है।
Sakana AIटेक्स्ट जनरेशन1M कॉन्टेक्स्टरिलीज Jun 21, 2026स्वामित्व वाला एंडपॉइंटनयामल्टी-एजेंट कंडक्टर जो 1M संदर्भ, छवि इनपुट और वेब खोज के साथ कठिन तर्क, कोडिंग और अनुसंधान के लिए सीमांत विशेषज्ञ मॉडल का आयोजन करता है।
टेक्स्ट और इमेज इनपुट, 1M टोकन संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON मोड स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और बिल्ट-इन वेब सर्च का समर्थन करता है। तर्क हमेशा प्रयास के स्तर के साथ चालू होता है, xhigh, और अधिकतम (xhigh और अधिकतम सबसे अधिक प्रयास लागू होते हैं)। वेब खोज का कोई अलग शुल्क नहीं है; इसकी लागत ऑर्केस्ट्रेशन टोकन में परिलक्षित होती है जो कंडक्टर उपयोग में रिपोर्ट करता है। ऑर्केस्ट्रेशन टोकन को आपके प्रॉम्प्ट और अंतिम उत्तर के समान इनपुट और आउटपुट दरों पर बिल किया जाता है, इसलिए छोटे अनुरोधों में भी ऑर्केस्ट्रेशन लागत शामिल होती है।
इस नाम से भी जाना जाता है Sakana AI Fugu Ultra, Fugu-Ultra
fugu-ultraPOST /v1/chat/completionsPOST /v1/responsesPOST /v1/messagesLive pay-as-you-go rates from the EmpirioLabs catalog. You are billed only for what you use, with no monthly minimum.
Fugu Ultra serves the OpenAI-compatible Chat Completions API. Point any OpenAI SDK at https://api.empiriolabs.ai/v1 with your EmpirioLabs API key and use the model id fugu-ultra. Get an API key from the 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",
"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",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request parameters supported by the Fugu Ultra API on EmpirioLabs. Defaults apply when a field is omitted.
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 32768 | 1 to 131072 | Maximum number of output tokens for the final answer. The conductor needs room to work, so very small values can return empty output. |
| reasoning_effort | enum | high | high, xhigh, max | How hard Fugu Ultra reasons. Reasoning is always on. The default is high; xhigh and max are aliases of the same maximum effort (more thorough and slower than high). |
| tool_web_search | boolean | false | - | Enable built-in web search. There is no separate fee; the search cost is reflected in the orchestration tokens billed for the request. |
| tools | array | [] | - | OpenAI-compatible function calling tool definitions. |
| tool_choice | object | - | - | OpenAI-compatible tool choice control. |
| response_format | object | - | - | OpenAI-compatible JSON mode for structured output. |
फुगु अल्ट्रा एक 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। विलंबता और स्ट्रीमिंग - जटिल संकेतों पर प्रतिक्रियाओं में कुछ सेकंड से लेकर कुछ मिनट तक का समय लग सकता है। - मॉडल समाप्त होने पर पूरा उत्तर एक ही बार में लौटाया जाता है, टोकन द्वारा टोकन नहीं। स्ट्रीमिंग स्वीकार की जाती है, लेकिन यह टोकन को स्ट्रीमिंग करने के बजाय अंत में पूरी प्रतिक्रिया प्रदान करता है क्योंकि वे उत्पन्न होते हैं। - उदार max_tokens छोड़ दें हेडरूम, क्योंकि बहुत छोटी सीमाएं उत्तर को छोटा या खाली कर सकती हैं। क्षमताएं - 1M टोकन संदर्भ के साथ टेक्स्ट और छवि इनपुट। - हमेशा तर्क। उच्च डिफ़ॉल्ट है; Xhigh और MAX एक ही अधिकतम प्रयास हैं। - फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON मोड, और अंतर्निहित वेब खोज जो उपलब्ध होने पर अपने स्रोतों का हवाला देती है (कोई अलग शुल्क नहीं)। बिलिंग - पूर्ण टोकन उपयोग पर बिल किया जाता है, जिसमें मॉडल आंतरिक रूप से उपयोग किए जाने वाले ऑर्केस्ट्रेशन टोकन भी शामिल हैं, इसलिए छोटे संकेतों में भी कुछ लागत आती है। - संदर्भ-स्तरीय: 272K कुल इनपुट टोकन से ऊपर के अनुरोध दिखाई गई उच्च दर का उपयोग करते हैं।
On EmpirioLabs, Fugu Ultra is billed pay as you go: इनपुट <=272K $7.50; >272K $15.00 प्रति 1M शीघ्र टोकन; उत्पादन <=272K $45.00; >272K $67.50 प्रति 1M उत्पन्न टोकन; Implicit कैश पढ़ा <=272K $1.50; >272K $3.00 प्रति 1M कैश इनपुट टोकन. The live rate card on this page always matches what the API charges.
Fugu Ultra supports a 1M-token context window with up to 131,072 output tokens per response.
Yes. Fugu Ultra serves the OpenAI-compatible Chat Completions API, so existing OpenAI SDKs work by pointing base_url at https://api.empiriolabs.ai/v1 and setting the model id to fugu-ultra.
Yes. The EmpirioLabs playground runs Fugu Ultra in the browser with the same parameters the API exposes, so you can test prompts before writing code.
Create an EmpirioLabs account, then generate a key under API Keys in the dashboard. Billing is pay-as-you-go credits, so you only pay for the requests you make.
Check out our pricing or reach out if you want your own model deployed on our stack.
