Sakana AI、「Fugu Max」「Fugu Ultra v2」公開 出力単価を最大6割下げ
Sakana AI公式発表
Sakana AI日本Fuguモデル料金
Sakana AIがマルチエージェント基盤モデルの新版「Fugu Max」と「Fugu Ultra v2」を公開した。Fugu Max は Terminal Bench 2.1 など6つのベンチマークで首位を主張し、10のうち7でコスト性能のパレートフロンティアを更新したとする。料金は入力100万トークンあたり2ドル、出力6ドル。
何が発表されたか
- 日本発の Sakana AI が2026年9月11日、オーケストレーション型モデルの新ラインナップ Fugu Max と Fugu Ultra v2 を公開した。単一の巨大モデルではなく、複数モデルを束ねて振り分ける「モデルとしてのマルチエージェントシステム」という設計思想を継続している。
- Fugu Max は Terminal Bench 2.1、GPQAD、AA-LCR、GDP.pdf、AutomationBench、SWEFish の6ベンチマークで最高スコアを主張。10のベンチマーク中7つでコスト性能のパレートフロンティアを押し広げたとする。
- Fugu Ultra v2 は8つ中5つで単独または同率首位。Chartography で48.3（Opus 5 の27.3に対して）、DeepSWE で74.3 を記録したとしている。
- 料金は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり6ドル。競合の出力単価に対して40〜60%安いと説明している。
- 提供は即日。OpenAI互換の標準APIから利用でき、既存の Fugu ユーザーはパラメータを1つ変えるだけで切り替えられる。
開発者への影響
- 出力単価6ドルという水準は、フロンティア級の応答品質を求めつつ出力量が多いワークロード——記事生成、大量の商品説明文、コードレビューのバッチ処理など——で効いてくる。入力偏重のRAG用途よりも、出力偏重の生成用途で差が出る。
- OpenAI互換APIなので、既存実装の切り替えコストが低い。SDKを変えずにベースURLとモデル名だけで検証でき、A/Bで品質とコストを比べるのが現実的な進め方になる。
- ベンチマークはいずれも自社発表値である点は割り引いて読む必要がある。自案件の実データで小さく試すのが先。
- 日本の受託案件では「国産モデル」という要件が出ることがあり、その文脈で提案の選択肢が一つ増えたことになる。ただし内部で外部モデルを束ねる構成なので、データ処理の所在についてはドキュメントの確認が必要。