Sakana Fugu Max/Ultra v2 料金$2〜30・ベンチマーク最速解説
Fugu Maxは入力$2・出力$6、Fugu Ultra v2は入力$5・出力$30/Mトークン。2026年9月更新。Sakana AIが発表したオーケストレータ型モデル2種について、料金表・ベンチマーク結果・前世代Fuguからの主な変更点・他モデルとの使い分け・利用上の制約までを最速で整理する。
Sakana AIは2026年9月10〜11日、新モデル「Fugu Max」と「Fugu Ultra v2」を発表した。Fugu Maxは1Mトークンあたり入力$2・出力$6、Fugu Ultra v2は入力$5・出力$30で、いずれも単体の巨大モデルではなく、学習されたオーケストレータが背後のモデルプールにタスクをルーティングする方式である。2026年9月更新の最新情報として、料金・ベンチマーク・使い分けを最速で整理する。
料金早見表
| 項目 | Fugu Max | Fugu Ultra v2 |
|---|---|---|
| 入力（1Mトークン） | $2 | $5 |
| 出力（1Mトークン） | $6 | $30 |
| キャッシュ読み取り | 未公表 | $0.50/Mトークン |
| Web検索 | 未公表 | $10/1,000コール |
| コンテキスト長 | 未公表 | 100万トークン |
| 最大出力 | 未公表 | 約12.8万トークン |
| 提供形態 | ホストAPIのみ | ホストAPIのみ |
Fugu Maxの出力単価は、公称でSonnet 5・Kimi K3・GPT-5.6 Terra比40〜60%安いとされる。ただしこれはSakana AI公式の主張であり、独立した第三者検証はまだない点に注意したい。
オーケストレータ型とは何か
Fugu Max/Ultra v2はどちらも、単一のニューラルネットワークが1回の推論で答えを出す従来型のLLMとは設計思想が異なる。1つのAPIエンドポイントの背後に、オープンウェイトモデルや特定タスクに特化した専門モデルのプールを抱え、学習済みのオーケストレータがリクエストごとに最適なモデルへルーティングする。必要に応じて自分自身を再帰的に呼び出し、下位モデルの出力を検証・統合してから最終回答を返す構成だ。この仕組みの元祖にあたる初代Fugu（2026年6月発表）から、コスト重視のMaxと性能重視のUltra v2の2系統に分岐したのが今回のアップデートの要点である。
Fugu Maxのモデルプールは「解ける中で最も安いモデル」に振り分けるコスト効率重視の設計で、NVIDIA Nemotronファミリーを含む幅広いモデルを候補に持つ。一方Fugu Ultra v2は難問・マルチステップのタスクを重視し、プールからFable 5・Fable 5.1・GPT-6-Astraを意図的に除外していると公表されている。除外の技術的な理由は公式には明らかにされていない。
Fugu Maxのベンチマーク
Sakana AIの公表によれば、Fugu MaxはTerminal Bench 2.1・GPQA Diamond・AA-LCR・GDP.pdf・AutomationBench・SWEFishの6ベンチマークで最高スコアを記録し、計10ベンチマーク中7つでコスト性能フロンティア（同じ精度をより安く達成する境界線）を拡張したと主張している。
| 指標 | Fugu Maxの結果 |
|---|---|
| 最高スコアのベンチマーク数 | 6/6（Terminal Bench 2.1, GPQA Diamond, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench, SWEFish） |
| コスト性能フロンティア拡張 | 10ベンチマーク中7つ |
| 上位モデルとの価格差 | 2〜6倍安いと公称 |
Fugu Ultra v2のベンチマーク
Fugu Ultra v2は8ベンチマーク中5つで最高または同率最高を記録したと公表されている。特にChartography（表・図解読解系ベンチ）で48.3点を獲得し、比較対象のOpus 5（27.3点）を大きく上回った。ソフトウェア工学系のDeepSWEでも74.3点を記録し、Sakana AIは「3〜5倍高価なモデルを上回った」と主張している。
| 指標 | Fugu Ultra v2の結果 |
|---|---|
| 最高/同率最高のベンチマーク数 | 5/8（GDP.pdf, Chartography, SWEFish, DeepSWE, Toolathon） |
| Chartography | 48.3（Opus 5は27.3） |
| DeepSWE | 74.3（3〜5倍高価なモデル比で上回ると公称） |
前世代Fugu（2026年6月）からの変更点
2026年6月22日発表の初代Fugu／Fugu Ultraは単一系統のオーケストレータだったが、今回のアップデートでコスト重視のMaxと性能重視のUltra v2に分岐した。料金体系・モデルプールの構成・除外モデルの方針もそれぞれ独立して設定されており、用途に応じて選ぶ必要がある。パラメータ数や学習データの詳細など、上記以外の技術情報は公式には未公表である。
使い始め方
Fugu Max/Ultra v2はOpenAI互換のAPI仕様で提供されている。既存のOpenAI SDKやライブラリを使っている場合、ベースURLをSakana AIのエンドポイントに差し替え、APIキーを設定するだけで呼び出せる構成が一般的だ。OpenRouterのようなアグリゲーター経由での提供に対応する可能性もあるが、具体的な提供チャネルは今後の発表を確認したい。ウェイトは公開されておらずローカル実行はできないため、必ずホストAPI経由での利用になる。
他モデルとの使い分け
コスト最適化の観点ではAI APIのコスト最適化戦略も参考になる。Fugu Max/Ultra v2を含めた主要モデルの価格帯と向き不向きを以下に整理する。
| モデル | 入力/出力（$/Mトークン） | 向いている用途 |
|---|---|---|
| Fugu Max | $2 / $6 | コスト重視の大量タスク処理、日常的なコーディング・QA |
| Fugu Ultra v2 | $5 / $30 | 難問・マルチステップ推論、長文脈（100万トークン）が必要な処理 |
| Sonnet 5 | $3 / $15 | 汎用的な開発支援、バランス重視 |
| Opus 5 | $5 / $25 | 高難度タスクの精度重視 |
| GPT-6-Astra | $10 / $50 | 最新の汎用フラッグシップ用途 |
比較対象の価格は2026年9月時点で各社が公表している標準APIレートであり、割引バッチAPIやキャッシュ適用時は変動する。最新の料金は各社の公式ページで確認したい。なおFugu Maxの出力$6は、Sonnet 5の出力$15と比べるとおよそ60%安く、Sakana AIの公称する「40〜60%安い」という説明と整合する。
同じくオーケストレータ型のリサーチエージェントとしてはSakana Marlinもある。深いリサーチタスクに特化した設計のため、Fugu系との使い分けを検討する際は用途の違いを確認しておきたい。
注意点・制約
- ホストAPIのみ: ウェイト非公開のためローカル実行やセルフホストはできない
- EU/EEA提供なし: 欧州地域では利用できない
- 出力の再現性: リクエストごとにルーティング先のモデルが変わりうるため、同じプロンプトでも出力の傾向が変動する可能性がある
- ベンダーロックイン: モデルプールの構成やルーティングロジックはSakana AI側で管理されており、利用者側から制御できない
- コストの見積もりづらさ: 実際にどのモデルにルーティングされるかで実質コストが変動するため、事前の正確な見積もりは難しい
Fugu MaxとFugu Ultra v2はどちらが安いですか
Fugu Maxの方が安価です。入力$2・出力$6/Mトークンに対し、Fugu Ultra v2は入力$5・出力$30/Mトークンです。ただしUltra v2はコンテキスト長100万トークンや難問対応など性能面で上回るとされています。
Fugu Max/Ultra v2はローカル環境で動かせますか
動かせません。ウェイトは公開されておらず、ホストAPI経由での利用のみとなります。
日本から利用できますか
公式発表ではEU/EEA地域での提供がないとされていますが、日本からの利用制限については明言されていません。利用前に最新の公式情報を確認してください。
オーケストレータ型モデルとは何ですか
単一の巨大モデルが直接応答するのではなく、学習されたオーケストレータがオープンウェイト・専門特化モデルのプールにタスクをルーティングし、必要に応じて自分自身を再帰的に呼び出して回答を組み立てる方式です。
ベンチマークの数値は第三者機関が検証したものですか
本記事で紹介した数値はいずれもSakana AI公式の発表に基づくものです。2026年9月時点で独立した第三者による検証結果は確認できていません。
お気軽にご相談ください
お問い合わせ