コスト効率の良いマルチエージェントコンダクターで、タスクごとに適切な規模の専門家チームを編成し、100万のコンテキスト、画像入力、ウェブ検索を備えています。
Sakana AIテキスト生成1M コンテキストリリース 2026年9月10日独自エンドポイント新着コスト効率の良いマルチエージェントコンダクターで、タスクごとに適切な規模の専門家チームを編成し、100万のコンテキスト、画像入力、ウェブ検索を備えています。
テキストおよび画像入力、1Mトークンコンテキスト、関数呼び出し、厳格なJSONスキーマ構造化出力、組み込みウェブ検索をサポートしています。推論は常に有効で、努力レベルは高かつxhighで済みます。maxはxhighの別名として受け入れられています。すべてのコンテキスト長で1つの固定トークンレート。組み込みのウェブ検索およびページフェッチ請求を実行コールごとに設定します。オーケストレーショントークンの使用は、表示された入力、出力、キャッシュレートで請求されます。
別名 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-v1.0EmpirioLabs カタログのライブ従量課金料金です。使った分だけの支払いで、月額最低料金はありません。
Fugu Max は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID fugu-max を使ってください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
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)EmpirioLabs 上の Fugu Max API が対応するリクエストパラメーターです。フィールドを省略した場合はデフォルト値が適用されます。
| パラメータ | タイプ | デフォルト | 範囲 / 値 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 32768 | 16 から 131072 | 最終回答の最大出力トークン数。最低でも16歳以上でなければならない。導体は作業スペースが必要なため、非常に小さな値でも答えを切り詰めたり空にしたりすることがあります。 |
| reasoning_effort | enum | high | high, xhigh, max | Fugu Maxはどれほど必死に推論しているか。理性は常にオンになっている。デフォルトはハイ(high)だ。xhighとmaxは同じ最大努力の別名だ。 |
| tool_web_search | boolean | false | - | 組み込みのウェブ検索を有効にします。呼び出しごとにリクエストコストが$0.007増加し、1つのリクエストで複数の通話を実行できます。ページフェッチも同じ料金で請求されます。 |
| tools | array | [] | - | OpenAI互換の関数呼び出しツール定義。 |
| tool_choice | object | - | - | OpenAI互換のツール選択制御。 |
| response_format | enum | - | - | 構造化JSON出力を返します。JSONモードは有効なJSONオブジェクトを返します。JSONスキーマモードは、あなたが提供した正確なスキーマを強制します。 |
Fugu Maxはコスト効率の良いマルチエージェントコンダクターです。各リクエストはタスクに適した規模の専門家モデルチームを編成し、それらの作業を単一の回答にまとめます。レイテンシとストリーミング - 単純なプロンプトは通常数秒で戻り、重いプロンプトはコンダクターの作業中に時間がかかります。- モデルが完了すると全回答が一度に返され、トークン単位ではなく。ストリーミングは受け入れられますが、トークン生成時にストリーミングされるのではなく、完全な応答は最後に提供されます。- max_tokensは最低16でなければなりません。非常に小さな制限で回答が切り詰められたり空になったりする可能性があるため、十分な余裕を残してください。能力- テキストと画像の入力、1Mトークンコンテキスト。- 常時オンの推論。Highがデフォルトで、xhighが努力を増加させ、maxはxhighの別名として受け入れられます。- 関数呼び出し、厳格なJSONスキーマ構造化出力、利用可能な場合はソースを明記する組み込みウェブ検索。請求- モデル内部で使用されるオーケストレーショントークンを含む全トークン使用量で請求されるため、短いプロンプトでも一定のコストが発生します。- コンテキスト長ごとに1つの固定トークン料金を設定し、長いプロンプトに対して高い料金は設定されません。- 組み込みのウェブ検索およびページフェッチは、実行された呼び出しごとに示されたレートで請求され、単一のリクエストで複数回の呼び出しを実行可能です。
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.
EmpirioLabs では Fugu Max は従量課金です: 入力 $2.00 1Mプロンプトトークンあたり; ソリューション $6.00 生成された1Mトークンあたり; 暗黙のキャッシュ読み取り $0.25 1Mのキャッシュ入力トークンごとに。このページのライブ料金表は常に API の請求額と一致します。
Fugu Max は 1M トークンのコンテキストウィンドウに対応しています(1回の応答あたり最大 131,072 出力トークン)。
はい。Fugu Max は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供しているため、既存の OpenAI SDK は base_url を https://api.empiriolabs.ai/v1 に向けてモデル ID を fugu-max に設定するだけで動作します。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンドでは API と同じパラメーターで Fugu Max をブラウザ上で実行できるので、コードを書く前にプロンプトを試せます。
EmpirioLabs アカウントを作成し、ダッシュボードの API Keysでキーを生成してください。課金は従量制クレジットなので、実行したリクエストの分だけ支払います。
