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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
Preço de entrada / saída
US$ 2 / US$ 6por 1M
Contexto
1,0M
Lançado
11 de set. de 2026
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ProvedoresPreçosDesempenhoDisponibilidadeAplicativosAtividadePerguntas frequentesExplorar

Provedores

Este modelo é hospedado por um provedor. O OpenRouter encaminha todas as solicitações diretamente a ele — não há decisões de roteamento a tomar.

Preços

O preço médio que os clientes realmente pagam por este modelo, ao lado dos preços publicados pelos provedores. O cache e os descontos fazem com que o preço efetivamente pago seja frequentemente bem inferior ao preço anunciado.

Desempenho

A vazão indica a velocidade com que o modelo escreve (tokens por segundo — quanto maior, melhor). A latência é o tempo total de ida e volta (quanto menor, melhor). TTFT é o tempo até o primeiro token — quanto tempo leva para você ver algo aparecer (quanto menor, melhor).

Disponibilidade

A disponibilidade é a porcentagem dos últimos 3 dias em que pelo menos um provedor estava respondendo às solicitações. A disponibilidade é a porcentagem de tempo em que a inferência foi realizada com sucesso. O OpenRouter monitora continuamente e usa o próximo melhor provedor quando um deles retorna um erro.

Aplicativos

Aplicativos públicos que enviam mais tráfego para este modelo. Um bom indicador de como são as cargas de trabalho reais em produção — e uma pista sobre os casos de uso para os quais este modelo é mais adequado.

Atividade

Volume de tokens e tráfego de requisições para este modelo ao longo do tempo.

API

Código pronto para chamar este modelo. A API do OpenRouter é compatível com a OpenAI — a maioria dos SDKs funciona apenas trocando a URL base. A única coisa que muda entre os modelos é o slug do modelo abaixo.

Atualmente indisponível por meio do roteamento intrarregional da UE. Documentação de roteamento na região

Explorar mais modelos

Modelos de IA com visão: LLMs multimodais para compreensão de imagensColeçãoClassificações de modelos de IAClassificação
Latência / taxa de transferência
US$ 2,00US$ 6,00US$ 0,257,22s86 tps
100,00%
Taxa de transferência
86tok/s

P50, melhor entre os provedores

Latência
7,22s

P50, melhor provedor

Disponibilidade (3d)O modelo estava acessível. Requisição roteada para um provedor.
100,00%
Disponibilidade (3d)O modelo retornou inferência de qualquer provedor. Erros e respostas vazias contam negativamente para essa métrica.
83,63%

Disponibilidade nos últimos 3 dias

Últimas 72 horas
Disponibilidade 83,63%
Há 3 diasHá 2 diasOntemAgora

Disponibilidade nas últimas 24 horas

OpenRouter Availability
74,32%

Quando ocorre um erro em um provedor upstream, podemos nos recuperar roteando para outro provedor saudável, se os filtros da sua solicitação permitirem. Você pode acessar os dados de disponibilidade por provedor de forma programática pela API de endpoints. Saiba mais sobre nossas opções de balanceamento de carga e roteamento de provedores.

1.
Favicon de https://zed.dev/
Zed Editor
AI code editor designed for high-performance collaboration
2,29Btokens
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.
195Mtokens
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.
65Mtokens
4.
Favicon de https://pi.dev/
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
42Mtokens
5.
Favicon de https://github.com/Nebulous-Deck/pitwall
Pitwall
novo
28,9Mtokens

Perguntas frequentes

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 custa US$ 2,00/M de tokens de entrada e US$ 6,00/M de tokens de saída, com taxas separadas para Cache Read por US$ 0,25/M tokens e Web Search por US$ 10,00/1K calls.

Fugu Max tem uma janela de contexto de 1.000.000 tokens. Ele aceita até 128.000 tokens de conclusão.

Sim. Fugu Max aceita tools e tool_choice para chamadas de função. Também oferece suporte a saídas estruturadas por meio de um esquema JSON em response_format.

Fugu Max aceita texto, imagens e arquivos como PDFs como entrada e retorna texto.

Fugu Ultra v2, Sakana Namazu e Fugu Ultra são outros modelos de texto de Sakana.

Fugu Max foi lançado em 11 de setembro de 2026.

Mais 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 1MUS$ 5 / US$ 30
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 262KUS$ 0,95 / US$ 4
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 1MUS$ 5 / US$ 30