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Sakana: Fugu Max

sakana/fugu-max

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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.

Modalidades
Precio de entrada / salida
2 US$ / 6 US$por 1M
Contexto
1,0M
Publicado
11 sept 2026
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ProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadAplicacionesActividadPreguntas frecuentesExplorar

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. La API de OpenRouter es compatible con OpenAI: la mayoría de los SDK funcionan con solo cambiar la URL base. Lo único que cambia entre modelos es el identificador del modelo que aparece a continuación.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Explorar más modelos

Modelos de IA con visión: LLM multimodales para la comprensión de imágenesColecciónClasificaciones de modelos de IAClasificación
Latencia / rendimiento
2,00 US$6,00 US$0,25 US$7,22s86 tps
100,00 %
Rendimiento
86tok/s

P50, el mejor entre los proveedores

Latencia
7,22s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
83,63 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 83,63 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
74,32 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de https://zed.dev/
Zed Editor
AI code editor designed for high-performance collaboration
2,29Btókenes
2.
Favicon de https://nousresearch.com
Hermes Agent
Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.
195Mtókenes
3.
Favicon de https://portal.nousresearch.com/api-docs
Nous Research API
Nous Research is an AI research team focused on advancing open-source AI.
65Mtókenes
4.
Favicon de https://pi.dev/
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
42Mtókenes
5.
Favicon de https://github.com/Nebulous-Deck/pitwall
Pitwall
nuevo
28,9Mtókenes

Preguntas frecuentes

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 cuesta 2,00 US$/M de tokens de entrada y 6,00 US$/M de tókenes de salida, con tarifas independientes para Cache Read a 0,25 US$/M tokens y Web Search a 10,00 US$/1K calls.

Fugu Max tiene una ventana de contexto de 1.000.000 tókenes. Admite hasta 128.000 tókenes de respuesta.

Sí. Fugu Max admite tools y tool_choice para llamadas a funciones. También admite salidas estructuradas mediante un esquema JSON en response_format.

Fugu Max acepta texto, imágenes y archivos como PDF como entrada y devuelve texto.

Fugu Ultra v2, Sakana Namazu y Fugu Ultra son otros modelos de texto de Sakana.

Fugu Max se lanzó el 11 de septiembre de 2026.

Más modelos de 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.

TextoContexto de 1M5 US$ / 30 US$
Sakana Namazu

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.

TextoContexto de 262K0,95 US$ / 4 US$
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.

TextoContexto de 1M5 US$ / 30 US$

Fugu Max cuesta 2,00 US/Mdetokensdeentraday6,00 US/M de tokens de entrada y 6,00 US/Mdetokensdeentraday6,00 US/M de tókenes de salida, con tarifas independientes para Cache Read a 0,25 US/MtokensyWebSearcha10,00 US/M tokens y Web Search a 10,00 US/MtokensyWebSearcha10,00 US/1K calls.