Sakana: Fugu Max

Sakana: Fugu Max adalah model generasi teks dari Sakana AI, lab di balik keluarga Fugu. Fugu Max digambarkan sebagai model biaya-kinerja dalam keluarga tersebut, dan arsitekturnya tidak biasa: alih-alih satu model monolitik, Fugu adalah sistem orkestrasi multi-agen yang dipelajari, di mana sebuah model bahasa dilatih untuk merutekan pekerjaan ke beberapa agen. Bagi pengembang, implikasi praktisnya adalah bahwa satu panggilan API ke Fugu Max dapat memanfaatkan sekumpulan komponen yang diorkestrasi alih-alih satu jalur model tetap. Model ini terdaftar dalam kategori teks dan dirilis oleh penyedia pada 2026-09-11.

Di sisi masukan, Fugu Max menerima teks, gambar dan file, serta menghasilkan keluaran teks. Jendela konteksnya adalah 1.000.000 token, yang cukup besar untuk menampung dokumen sangat panjang, seluruh basis kode atau riwayat percakapan yang panjang dalam satu permintaan. Keluaran maksimumnya adalah 128.000 token, sehingga generasi panjang dapat dilakukan tanpa merangkai banyak panggilan. Parameter permintaan yang didukung meliputi include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, structured_outputs, tool_choice, tools dan web_search_options. Kontrol penalaran dan keluaran terstruktur tersedia bersama pemanggilan alat dan pencarian web, yang berarti model dapat diminta untuk menampilkan penalarannya, mengembalikan respons yang sesuai dengan skema, dan memanggil alat eksternal atau melakukan pencarian selama permintaan.

Kemampuan tersebut menunjukkan beberapa kasus penggunaan yang konkret. Analisis konteks panjang adalah kecocokan alami: memberikan kontrak besar, makalah penelitian, log atau repositori lalu meminta ringkasan, ekstraksi atau tanya jawab dalam satu jendela. Karena gambar dan file diterima sebagai masukan, alur kerja yang padat dokumen seperti mengurai laporan hasil pindai atau materi media campuran juga masuk akal. Parameter alat dan pencarian web membuatnya cocok untuk aplikasi bergaya agen yang perlu memanggil fungsi atau mencari informasi terkini, dan structured_outputs membantu ketika hasilnya harus diurai secara programatik alih-alih dibaca oleh manusia. Pengaturan upaya penalaran memungkinkan Anda menukar kedalaman pertimbangan dengan latensi untuk tugas seperti perencanaan bertahap atau debugging.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "sakana/fugu-max". Karena antarmukanya mengikuti bentuk chat completions OpenAI, klien dan SDK yang ada umumnya berfungsi hanya dengan mengubah base URL dan id model. Dalam permintaan Anda dapat mengatur parameter yang tercantum di atas: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort, structured_outputs, tool_choice, tools dan web_search_options, bersama dengan field messages dan sampling yang biasa. Jika Anda mengandalkan jejak penalaran, keluaran yang dibatasi skema, pemanggilan fungsi atau pencarian web, pastikan parameter tersebut diteruskan secara eksplisit, karena perilakunya bergantung pada apa yang diteruskan oleh endpoint.

Fakta yang diberikan di sini tidak menyebutkan perbandingan latensi, throughput atau kualitas, jadi ada baiknya menguji Fugu Max terhadap beban kerja Anda sendiri sebelum berkomitmen. Jika tugas Anda murni generasi teks dengan konteks yang moderat dan tidak memerlukan alat, pencarian, kontrol penalaran atau keluaran terstruktur, model yang lebih sederhana mungkin sudah cukup. Fugu Max paling masuk akal ketika Anda menginginkan jendela konteks yang besar, masukan multimodal atau fitur orkestrasi dan perkakas secara bersamaan dalam satu panggilan.