1M संदर्भ, छवि इनपुट और वेब खोज के साथ सबसे कठिन तर्क, कोडिंग और अनुसंधान कार्य के लिए फ्लैगशिप मल्टी-एजेंट कंडक्टर।
Sakana AIपाठ निर्माण1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 10 सित॰ 2026स्वामित्व वाला एंडपॉइंटनया1M संदर्भ, छवि इनपुट और वेब खोज के साथ सबसे कठिन तर्क, कोडिंग और अनुसंधान कार्य के लिए फ्लैगशिप मल्टी-एजेंट कंडक्टर।
पाठ और छवि इनपुट, एक 1M टोकन संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग, सख्त JSON स्कीमा संरचित आउटपुट और अंतर्निहित वेब खोज का समर्थन करता है। उच्च और xhigh प्रयास स्तर के साथ तर्क हमेशा चालू रहता है; max को XHIGH के उपनाम के रूप में स्वीकार किया जाता है। वेब खोज का कोई अलग शुल्क नहीं है। पूर्ण ऑर्केस्ट्रेशन टोकन उपयोग का बिल प्रदर्शित इनपुट, आउटपुट और कैश दरों पर किया जाता है।
इस नाम से भी जाना जाता है Fugu Ultra, Sakana AI Fugu Ultra v2.0
fugu-ultra-v2-0/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/fugu-ultra-v2-0:generateContentfugu-ultra-v2.0sakana/fugu-ultra-v2-0sakana/fugu-ultra-v2.0EmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
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। 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."}
]
}'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-v2-0",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर Fugu Ultra v2.0 API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 32768 | 16 से 131072 | अंतिम उत्तर के लिए आउटपुट टोकन की अधिकतम संख्या। कम से कम 16 होना चाहिए। कंडक्टर को काम करने के लिए जगह की आवश्यकता होती है, इसलिए बहुत छोटे मान उत्तर को छोटा या... |
| reasoning_effort | enum | high | high, xhigh, max | फुगु अल्ट्रा v2.0 कितने कठिन कारण हैं। रीजनिंग हमेशा चालू रहती है। डिफ़ॉल्ट उच्च है; xhigh और max एक ही अधिकतम प्रयास के उपनाम हैं। |
| tool_web_search | boolean | false | - | अंतर्निहित वेब खोज सक्षम करें। कोई अलग शुल्क नहीं है; खोज लागत अनुरोध के लिए बिल किए गए ऑर्केस्ट्रेशन टोकन में परिलक्षित होती है। |
| tools | array | [] | - | OpenAI-संगत फ़ंक्शन कॉलिंग टूल परिभाषाएँ। |
| tool_choice | object | - | - | OpenAI-संगत उपकरण विकल्प नियंत्रण। |
| response_format | enum | - | - | संरचित JSON आउटपुट लौटाएं। JSON मोड कोई भी वैध JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है; JSON स्कीमा मोड आपके द्वारा प्रदान की जाने वाली सटीक स्कीमा को लागू करता है। |
फुगु अल्ट्रा v2.0 प्रमुख मल्टी-एजेंट कंडक्टर है: प्रत्येक अनुरोध विशेषज्ञ मॉडलों 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 उत्पन्न करने के बजाय अंत में पूर्ण प्रतिक्रिया प्रदान करता है। - max_tokens कम से कम 16 वर्ष का होना चाहिए। उदार हेडरूम छोड़ दें, क्योंकि बहुत छोटी सीमाएं उत्तर को छोटा या खाली कर सकती हैं। क्षमताएं - पाठ और छवि इनपुट, 1M टोकन संदर्भ के साथ। - हमेशा चालू तर्क। उच्च डिफ़ॉल्ट है, Xhigh प्रयास बढ़ाता है, और max को xhigh के उपनाम के रूप में स्वीकार किया जाता है। - फ़ंक्शन कॉलिंग, सख्त JSON स्कीमा संरचित आउटपुट, और अंतर्निहित वेब खोज जो उपलब्ध होने पर अपने स्रोतों का हवाला देती है (कोई अलग शुल्क नहीं)। संस्करण - v2.0 के लिए fugu-ultra-v2-0 का उपयोग करें। विरासत फुगु-अल्ट्रा आईडी बैकवर्ड संगतता के लिए v1.0 पर पिन बनी हुई है, और fugu-ultra-v1-1 v1.1 की सेवा जारी रखती है। 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।
EmpirioLabs पर Fugu Ultra v2.0 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Fugu Ultra v2.0 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Fugu Ultra v2.0 OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id fugu-ultra-v2-0 रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Fugu Ultra v2.0 को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
