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Sakana: Sakana Namazu

sakana/sakana-namazu

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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.

Modalidades
Preço de entrada / saída
US$ 0,95 / US$ 4por 1M
Contexto
262K
Lançado
11 de ago. 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$ 0,95US$ 4,00US$ 0,150,92s70 tps
100,00%
Taxa de transferência
70tok/s

P50, melhor entre os provedores

Latência
0,92s

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.
96,53%

Disponibilidade nos últimos 3 dias

Últimas 72 horas
Disponibilidade 96,53%
Há 3 diasHá 2 diasOntemAgora

Disponibilidade nas últimas 24 horas

OpenRouter Availability
97,19%

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://omp.sh/
omp
novo
8,98Mtokens
2.
Favicon de https://pi.dev/
pi
There are many coding agents, but this one is yours.
5,52Mtokens
3.
Favicon de 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.
3,6Mtokens
4.
Favicon de https://lovemind.ai/
Luminaria bounded final manuscript review
novo
3,47Mtokens
5.
Favicon de 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.
2,67Mtokens

Perguntas frequentes

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 custa US$ 0,95/M de tokens de entrada e US$ 4,00/M de tokens de saída, com taxas separadas para Cache Read por US$ 0,15/M tokens, Web Search por US$ 7,00/1K calls e Code Execution por US$ 0,12/hour.

Sakana Namazu tem uma janela de contexto de 262.144 tokens. Ele aceita até 65.536 tokens de conclusão.

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

Sakana Namazu aceita texto, imagens e arquivos como PDFs como entrada e retorna texto.

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

Sakana Namazu foi lançado em 11 de agosto 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
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.

TextoContexto de 1MUS$ 2 / US$ 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.

TextoContexto de 1MUS$ 5 / US$ 30