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Sakana: Sakana Namazu

sakana/sakana-namazu

Vergleich

Sakana Namazu is a Japanese-specialized reasoning model from Sakana AI, based on Kimi K2.6 with additional training for Japanese language and business contexts. It is suited for Japanese instruction following, business writing, mathematics, coding, research, and multi-step agent workflows.

Sakana AI may use inputs for model training and improvement by default, with an opt-out available in the Sakana Console. Processing entirely within Japan is not guaranteed.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
0,95 $ / 4 $pro 1 Mio.
Kontext
262K
Veröffentlicht
11. Aug. 2026
Vergleich
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Dieses Modell wird von einem einzigen Anbieter gehostet. OpenRouter leitet jede Anfrage direkt an ihn weiter – es sind keine Routing-Entscheidungen erforderlich.

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Weitere Modelle entdecken

KI-Modelle mit Bildverarbeitung: Multimodale LLMs für das BildverständnisSammlungKI-ModellranglistenRangliste
Latenz / Durchsatz
0,95 $4,00 $0,15 $0,97s70 tps
100,00 %
Durchsatz
70Token/s

P50, bester Wert über alle Anbieter hinweg

Latenz
0,97s

P50, bester Anbieter

Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
96,53 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 96,53 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
97,00 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://omp.sh/
omp
neu
8,98MToken
2.
Favicon für https://pi.dev/
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
5,52MToken
3.
Favicon für https://janitorai.com/
Janitor AI
Janitor AI is a chatbot platform where users create and chat with custom AI characters for interactive roleplay, storytelling, and immersive fiction.
3,6MToken
4.
Favicon für https://lovemind.ai/
Luminaria bounded final manuscript review
neu
3,47MToken
5.
Favicon für https://kilocode.ai/
Kilo Code
Kilo Code is an open-source AI coding agent that works across VS Code, JetBrains, and CLI to help developers ship code faster with agentic workflows.
2,67MToken

Häufig gestellte Fragen

Sakana Namazu is a Japanese-specialized reasoning model from Sakana AI, based on Kimi K2.6 with additional training for Japanese language and business contexts. It is suited for Japanese instruction following, business writing, mathematics, coding, research, and multi-step agent workflows.

Sakana Namazu kostet 0,95 $/M Eingabe-Token und 4,00 $/M Ausgabe-Token, mit separaten Tarifen für Cache Read für 0,15 $/M tokens, Web Search für 7,00 $/1K calls und Code Execution für 0,12 $/hour.

Sakana Namazu hat ein Kontextfenster von 262.144 Token. Es unterstützt bis zu 65.536 Completion-Token.

Ja. Sakana Namazu akzeptiert tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Es unterstützt auch strukturierte Ausgaben über ein JSON-Schema in response_format.

Sakana Namazu akzeptiert Text, Bilder und Dateien wie PDFs als Eingabe und gibt Text zurück.

Fugu Ultra v2, Fugu Max und Fugu Ultra sind weitere Modelle von Sakana für die Modalität Text.

Sakana Namazu wurde am 11. August 2026 veröffentlicht.

Weitere Modelle von sakana

Fugu Ultra v2

Fugu Ultra v2 is the higher-performance model in Sakana AI's Fugu family. Rather than a single monolithic model, Fugu is a learned multi-agent orchestration system: a language model trained to route tasks across a fixed pool of open and specialized models and to recursively call instances of itself.

Fugu Ultra v2 prioritizes answer quality on complex multi-step reasoning, autonomous research, and full-stack software development, and does not rely on individual proprietary frontier models in its pool. It supports configurable reasoning effort (high, xhigh, max), function calling, structured outputs, image and PDF input, and built-in web search. Prompts above 272K tokens are billed at a higher rate. Orchestration tokens consumed by the system are billed as standard input/output tokens.

Text1M Kontext5 $ / 30 $
Fugu Max

Fugu Max is the cost-performance model in Sakana AI's Fugu family. Rather than a single monolithic model, Fugu is a learned multi-agent orchestration system: a language model trained to route tasks across a fixed pool of open-weights and specialized models, including NVIDIA's Nemotron family, and to recursively call instances of itself.

Fugu Max dynamically selects efficient combinations of expert agents to improve quality and cost together, and is priced flat regardless of context length. It supports configurable reasoning effort (high, xhigh, max), function calling, structured outputs, image and PDF input, and built-in web search and web fetch. Orchestration tokens consumed by the system are billed as standard input/output tokens.

Text1M Kontext2 $ / 6 $
Fugu Ultra

Fugu Ultra is the higher-performance model in Sakana AI's Fugu family. Rather than a single monolithic model, Fugu is a learned multi-agent orchestration system: a language model trained to route tasks across a swappable pool of underlying models and to recursively call instances of itself.

Fugu Ultra prioritizes answer quality on complex, multi-step reasoning, coding, and agentic workflows. It supports configurable reasoning effort, tool calling, and built-in web search. Orchestration tokens consumed by the system are billed as standard input/output tokens.

Text1M Kontext5 $ / 30 $