Sakana: Fugu Ultra v2

Sakana: Fugu Ultra v2 ist ein Textmodell von Sakana und das leistungsstärkere Mitglied der Fugu-Familie von Sakana AI. Fugu ist kein einzelnes monolithisches Modell. Es ist ein erlerntes Multi-Agenten-Orchestrierungssystem, in dem ein Sprachmodell darauf trainiert wird, die Arbeit mehrerer Agenten zu koordinieren. Fugu Ultra v2 steht an der Spitze dieser Familie. Wenn Sie sich also innerhalb der Fugu-Reihe entscheiden, ist dies die Variante, die für die anspruchsvollsten Aufgaben gedacht ist.

Das Modell akzeptiert Text, Bilder und Dateien als Eingabe und erzeugt Text als Ausgabe. Sein Kontextfenster beträgt 1.000.000 Token, was groß genug ist, um sehr lange Dokumente, ganze Codebasen oder ausgedehnte Gesprächsverläufe in einer einzigen Anfrage aufzunehmen. Die maximale Ausgabe beträgt 128.000 Token, sodass neben langen Eingaben auch lange Generierungen möglich sind. Sein Wissensstand ist der 2026-08-28, und das Veröffentlichungsdatum des Anbieters ist der 2026-09-11.

Da es neben Text auch Bilder und Dateien entgegennimmt, passt Fugu Ultra v2 zu Aufgaben, die Formate mischen: Zusammenfassen oder Extrahieren von Daten aus gescannten Dokumenten und PDFs, Beantworten von Fragen zu Screenshots oder Diagrammen und Prüfen langer Berichte, bei denen das Quellmaterial als Anhang eingeht. Das große Kontextfenster eignet sich für Codeanalyse auf Repository-Ebene, Recherche über mehrere Dokumente hinweg und agentische Workflows, die viel Zustand im Blick behalten müssen. Die unterstützten Parameter weisen in dieselbe Richtung. Tools und tool choice lassen das Modell Funktionen aufrufen, strukturierte Ausgaben erlauben es Ihnen, Antworten auf ein Schema einzuschränken, und Websuchoptionen lassen es über seine Trainingsdaten hinausgreifen. Reasoning-Steuerungen (include reasoning, reasoning und reasoning effort) lassen Sie entscheiden, wie viel interne Abwägung das Modell vor der Antwort vornimmt, was nützlich ist, wenn Sie bei schwierigen Problemen Latenz gegen Sorgfalt eintauschen möchten.

Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID "sakana/fugu-ultra-v2" auf. Da die API dem OpenAI-Format folgt, funktionieren bestehende OpenAI-SDKs und Clients mit nur einer Änderung von Basis-URL und Schlüssel. Die für dieses Modell unterstützten Anfrageparameter sind include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, structured_outputs, tool_choice, tools und web_search_options. Wenn Sie sich auf einen Parameter verlassen, der nicht auf dieser Liste steht, wird er hier nicht unterstützt.

Eine praktische Überlegung ist, dass das Modell nur Text ausgibt. Wenn Ihre Pipeline generierte Bilder, Audio oder andere Nicht-Text-Ausgaben benötigt, benötigen Sie für diesen Schritt ein anderes Modell. Die Reasoning-Steuerungen fügen ebenfalls eine Entscheidung hinzu: Höherer Reasoning-Aufwand kann Antworten bei komplexen Aufgaben verbessern, aber die Antwortzeit erhöhen. Für einfache Anfragen mit hohem Volumen bevorzugen Sie daher möglicherweise einen geringeren Aufwand oder ein leichteres Modell aus der Fugu-Familie.