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Sakana: Fugu Max

sakana/fugu-max
टेक्स्टइनपुट: text · image · fileToolsReasoning1M11 सित॰ 2026 को जोड़ा गया
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Sakana: Fugu Max एक नज़र में

  • इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा है।
  • 10,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
  • agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
  • schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
  • reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
  • इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
  • एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.02 है।

Sakana: Fugu Max के बारे में

सकाना: फुगु मैक्स, सकाना AI का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जो फुगु परिवार के पीछे की लैब है। फुगु मैक्स को उस परिवार में लागत-प्रदर्शन मॉडल बताया गया है, और इसकी आर्किटेक्चर असामान्य है: एकल अखंड मॉडल के बजाय, फुगु एक सीखा हुआ मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम है, जिसमें एक भाषा मॉडल को कई एजेंटों में काम रूट करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। एक डेवलपर के लिए, व्यावहारिक निहितार्थ यह है कि फुगु मैक्स को एक API कॉल एक निश्चित मॉडल पथ के बजाय ऑर्केस्ट्रेट किए गए घटकों के सेट का उपयोग कर सकती है। इसे टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सूचीबद्ध किया गया है और प्रदाता द्वारा 2026-09-11 को जारी किया गया था।

इनपुट की ओर, फुगु मैक्स टेक्स्ट, छवियाँ और फ़ाइलें स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करता है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,000,000 टोकन है, जो बहुत लंबे दस्तावेज़ों, पूरे कोडबेस या विस्तारित बातचीत इतिहास को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 128,000 टोकन है, इसलिए कई कॉल को श्रृंखलाबद्ध किए बिना लंबी-रूप जनरेशन संभव है। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, structured_outputs, tool_choice, tools और web_search_options शामिल हैं। रीज़निंग नियंत्रण और संरचित आउटपुट, टूल कॉलिंग और वेब सर्च के साथ उपलब्ध हैं, जिसका अर्थ है कि मॉडल से अपनी रीज़निंग उजागर करने, स्कीमा के अनुरूप प्रतिक्रियाएँ लौटाने, और अनुरोध के दौरान बाहरी टूल्स को आमंत्रित करने या सर्च करने के लिए कहा जा सकता है।

ये क्षमताएँ कुछ ठोस उपयोग के मामले सुझाती हैं। लंबी-कॉन्टेक्स्ट विश्लेषण एक स्वाभाविक उपयुक्तता है: बड़े अनुबंध, शोध पत्र, लॉग या रिपॉजिटरी फ़ीड करना और एक ही विंडो के भीतर सारांश, निष्कर्षण या प्रश्न उत्तर माँगना। चूँकि छवियाँ और फ़ाइलें इनपुट के रूप में स्वीकार की जाती हैं, दस्तावेज़-भारी वर्कफ़्लो जैसे स्कैन की गई रिपोर्ट या मिश्रित मीडिया सामग्री को पार्स करना भी उचित है। टूल और वेब सर्च पैरामीटर इसे एजेंट-शैली अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाते हैं जिन्हें फ़ंक्शन कॉल करने या वर्तमान जानकारी देखने की आवश्यकता होती है, और structured_outputs तब मदद करता है जब परिणाम को किसी व्यक्ति द्वारा पढ़े जाने के बजाय प्रोग्रामेटिक रूप से पार्स किया जाना चाहिए। रीज़निंग प्रयास सेटिंग्स आपको बहु-चरणीय योजना या डिबगिंग जैसे कार्यों के लिए विचार-विमर्श की गहराई को विलंबता के विरुद्ध संतुलित करने देती हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "sakana/fugu-max" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI चैट कम्प्लीशन्स आकार का अनुसरण करता है, मौजूदा क्लाइंट और SDK आम तौर पर केवल बेस URL और मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं। अनुरोध में आप ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर सेट कर सकते हैं: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, structured_outputs, tool_choice, tools और web_search_options, साथ ही सामान्य messages और सैंपलिंग फ़ील्ड। यदि आप रीज़निंग ट्रेस, स्कीमा-प्रतिबंधित आउटपुट, फ़ंक्शन कॉलिंग या वेब सर्च पर निर्भर हैं, तो पुष्टि करें कि वे पैरामीटर स्पष्ट रूप से पास किए गए हैं, क्योंकि व्यवहार इस पर निर्भर करता है कि एंडपॉइंट क्या अग्रेषित करता है।

यहाँ दिए गए तथ्य विलंबता, थ्रूपुट या गुणवत्ता तुलनाओं को निर्दिष्ट नहीं करते, इसलिए प्रतिबद्ध होने से पहले फुगु मैक्स को अपने स्वयं के वर्कलोड के विरुद्ध परीक्षण करना उचित है। यदि आपका कार्य विशुद्ध रूप से टेक्स्ट जनरेशन है जिसमें मामूली कॉन्टेक्स्ट है और टूल्स, सर्च, रीज़निंग नियंत्रण या संरचित आउटपुट की आवश्यकता नहीं है, तो एक सरल मॉडल पर्याप्त हो सकता है। फुगु मैक्स सबसे अधिक तब उपयुक्त है जब आप बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, मल्टीमॉडल इनपुट या ऑर्केस्ट्रेशन और टूलिंग सुविधाओं को एक ही कॉल में एक साथ चाहते हैं।

Sakana: Fugu Max API कैसे कॉल करें

  1. अपने dashboard में API key बनाएं।
  2. अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
  3. baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "sakana/fugu-max" पर सेट करें।
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "sakana/fugu-max",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningreasoningreasoning_effortstructured_outputstool_choicetoolsweb_search_options

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई
10,00,000
अधिकतम आउटपुट
1,28,000
इनपुट
text, image, file
आउटपुट
text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Sakana: Fugu Max: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Sakana: Fugu Max API की कीमत कितनी है?
Sakana: Fugu Max की कीमत इनपुट $7.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Sakana: Fugu Max की context window कितनी है?
Sakana: Fugu Max हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,28,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Sakana: Fugu Max क्या कर सकता है?
Sakana: Fugu Max text, image, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Sakana: Fugu Max कैसे कॉल करूं?
किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "sakana/fugu-max" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Sakana: Fugu Max के विकल्प क्या हैं?
मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: SpaceXAI: Grok 4.7, Qwen: Qwen3.8 Max (0902), Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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