لصالح اختبار واجهة برمجة تطبيقات Sakana Fugu في Apidog، أنشئ طلب HTTP جديدًا موجهًا إلى مسار `chat/completions` المتوافق مع OpenAI الخاص بـ Fugu، وأضف ترويسة `Authorization: Bearer` مع مفتاحك، وأرسل حمولة (payload) تسمي نموذج `fugu` أو `fugu-ultra`. نظرًا لأن Fugu تقدم نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI، فإن أي أداة تتحدث تنسيق دردشة OpenAI تعمل دون تبديل SDK، وApidog يمنحك فحص التدفق، ومتغيرات الطلب المحفوظة، ومقارنة الاستجابات في نافذة واحدة. يرشدك هذا الدليل خلال الحلقة الكاملة: بناء الطلب، ومشاهدة دلتا SSE، وقراءة كائن `usage`، ومقارنة زمن الاستجابة بين الطبقة المتوازنة والطبقة فائقة البطء حتى تتمكن من رؤية تكلفة قفزة التنسيق في الاستجابات الحقيقية.
إذا كنت تريد مسار التكامل القائم على الكود بدلاً من مسار الاختبار والمراقبة، فإن الدليل المصاحب لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات Sakana Fugu يغطي توصيل SDK. تبقى هذه المقالة داخل Apidog.
ما الذي تختبره بالفعل مع Fugu
Fugu ليس نموذج دردشة عاديًا. وفقًا لـ Sakana، إنه نظام تنسيق متعدد الوكلاء يقدم كنموذج أساسي واحد خلف واجهة برمجة تطبيقات واحدة. يتخصص نموذج لغوي مدرب في التفويض، والتواصل بين الوكلاء، وتوليف العمل، ثم ينسق ديناميكيًا العديد من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك حالات تكرارية لنفسه. العنوان الرئيسي للإصدار هو "نموذج واحد لقيادتهم جميعًا". للحصول على خلفية التنسيق، راجع الشرح حول ماهية Sakana Fugu.
هذا التصميم مهم للاختبار. عندما ترسل طلبًا واحدًا، يقرر Fugu ما إذا كان سيرد مباشرة أو سيجمع فريقًا خلف الكواليس. ترى استجابة واحدة، ولكن العمل الأساسي قد يكون قد عبر عدة نماذج. لذا فإن الأشياء الجديرة بالقياس في Apidog تختلف عن اختبار النموذج العادي: تراقب زمن الاستجابة كمؤشر على ما إذا كان Fugu قد أجرى تمريرة واحدة أو قفزة تنسيق، وتقرأ كائن `usage` لرؤية تكلفة الرموز (token) في المكالمة الرئيسية. يتشارك نوعان في نقطة النهاية الواحدة هذه:
- Fugu (النوع المتوازن، ذو زمن الاستجابة المنخفض) يستهدف العمل اليومي: البرمجة، مراجعة الكود، روبوتات الدردشة، والخدمات التفاعلية.
- Fugu Ultra يستهدف أقصى جودة للإجابة: أبحاث الذكاء الاصطناعي، استنساخ الأوراق البحثية، تحليل الأمن السيبراني، والبحث في الأدب أو براءات الاختراع.
أطلقت النسخة التجريبية والكثير من الصحافة المبكرة على النوع الصغير اسم "Fugu Mini". تُشير صفحة الإصدار إلى "Fugu" و "Fugu Ultra"، لذا استخدم هذه الأسماء؛ "Mini" هو التسمية التجريبية القديمة.
احصل على عنوان URL الأساسي والمفتاح قبل أن تبدأ
يقع Fugu خلف جدار تسجيل الدخول. يمكنك تسجيل الدخول إلى console.sakana.ai باستخدام Google أو البريد الإلكتروني، والوحدة هي المكان الذي تنسخ منه مفتاح API وعنوان URL الأساسي. ملاحظة مهمة بتاريخ 2026-06-22: عنوان URL الأساسي غير منشور في أي صفحة عامة لـ Sakana. لا تخمنه. انسخ المضيف الحقيقي من الوحدة واحتفظ به كمتغير. في كل مكان في هذا الدليل ترى فيه <YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE>، استبدله بالقيمة التي تظهرها لك الوحدة. كما أن الوصول انتقل من نسخة تجريبية تضم حوالي 500 مستخدم نحو الإتاحة العامة؛ سواء كان التسجيل الذاتي مفتوحًا بالكامل وما إذا كان هناك قيود على الاتحاد الأوروبي/المنطقة الاقتصادية الأوروبية كلاهما يستحق التحقق منه مباشرة في الوحدة.
إعداد طلب Fugu في Apidog
قم بتنزيل Apidog إذا لم يكن لديك، ثم أنشئ مشروعًا جديدًا وطلب HTTP جديدًا.
استخدم متغيرات البيئة للمفتاح والمضيف
لا تلصق الأسرار في شريط URL. تسمح لك بيئات Apidog بتخزين عنوان URL الأساسي والمفتاح مرة واحدة والرجوع إليهما عبر كل طلب. أنشئ بيئة (سمها `Fugu Prod`) وأضف متغيرين:
- `fugu_base_url` تم تعيينه على قيمة
<YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE>الخاصة بك. - `fugu_key` تم تعيينه على مفتاح API الخاص بالوحدة.
الآن يصبح عنوان URL لطلبك {{fugu_base_url}}/chat/completions وتصبح قيمة الترويسة Bearer {{fugu_key}}. التبديل بين مفتاح مرحلي ومفتاح إنتاج هو تغيير من قائمة منسدلة واحدة، وليس بحثًا واستبدالًا عبر الطلبات. إذا قمت بتوصيل موفري خدمات آخرين متوافقين مع OpenAI عبر بوابة من قبل، فإن هذا يعكس النمط في دليل Claude Code مع OpenRouter، حيث يقوم عنوان URL أساسي واحد ورمز حامل واحد بإعادة توجيه عميل OpenAI إلى خلفية جديدة.
بناء نص الطلب
اضبط الطريقة على `POST`، وعنوان URL على {{fugu_base_url}}/chat/completions، وأضف هذه الترويسات:
Authorization: Bearer {{fugu_key}}
Content-Type: application/json
ثم ضع حمولة دردشة OpenAI قياسية في جسم JSON:
{
"model": "fugu",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "You are a concise API testing assistant." },
{ "role": "user", "content": "Summarize what an SSE delta is in two sentences." }
],
"stream": false
}
الشكل يتطابق تمامًا مع مرجع إكمال دردشة OpenAI، وهذا هو الهدف من نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI. سلاسل معرف النموذج المبلغ عنها عند الإطلاق هي `fugu` و `fugu-ultra` (وربما شكل مؤرخ مثل `fugu-ultra-20260615`). تأكد من المعرف الدقيق في الوحدة بدلاً من ترميز سلسلة مؤرخة بشكل ثابت، حيث تدور المعرفات المؤرخة. أرسلها. يجب أن تحصل على كائن إكمال دردشة عادي، مع مصفوفة `choices` وكتلة `usage`. احفظ هذا الطلب في Apidog باسم "Fugu balanced".
إرسال إلى نوع Ultra وحفظ كليهما
انسخ الطلب المحفوظ، غيّر حقلًا واحدًا، وسيكون لديك حالة الاختبار الثانية:
{
"model": "fugu-ultra",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Reproduce the core result of the Trinity coordinator paper in plain language and note one limitation." }
],
"stream": false
}
احفظ هذا باسم "Fugu Ultra". الآن لديك طلبين محفوظين يضربان نقطة نهاية واحدة، مفصولين فقط بحقل `model`. هذا هو الإعداد الذي يجعل بقية الاختبار ذا مغزى. ترسل نفس المطالبة إلى كليهما، ثم تقارن الاستجابات وتوقيتاتها. يحتفظ Apidog بسجل استجابات لكل طلب، لذا يمكنك إعادة تشغيل كل واحد ومشاهدة كيفية تغير الإجابات وزمن الاستجابة. للحصول على نمط أوسع حول تسلسل ومقارنة مكالمات API، يغطي دليل تنسيق اختبار API كيفية تسلسل وتأكيد عبر طلبات متعددة.
فحص دلتا تدفق SSE
التدفق هو حيث يصبح سلوك Fugu مثيرًا للاهتمام، لأن قفزة تنسيق طويلة لا تزال تقوم بتدفق الرموز عند الانتهاء منها. اقلب `stream` إلى `true`:
{
"model": "fugu-ultra",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Walk through a one-shot chess opening analysis, step by step." }
],
"stream": true
}
مع تشغيل التدفق، تكون الاستجابة `text/event-stream` وتصل كسلسلة من أجزاء `data:`. يعرض Apidog تدفق SSE مباشرة، لذا تشاهد الدلتا تهبط بدلاً من التحديق في مؤشر دوران. يبدو كل جزء هكذا:
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"The"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":" Sicilian"},"finish_reason":null}]}
data: [DONE]
يحمل كائن `delta` محتوى الرمز التزايدي. يحمل الجزء الأول عادةً `role`، ثم تحمل الأجزاء اللاحقة أجزاء `content`، وينتهي التدفق بـ `finish_reason` مضبوطًا وخط `data: [DONE]` أخير. راقب الفجوة قبل الدلتا الأولى في Ultra. وقفة طويلة قبل بدء الرموز، ثم تدفق ثابت، هي إشارة مفيدة على أن Fugu جمع فريقًا قبل الإجابة. يميل النوع المتوازن إلى بدء التدفق مبكرًا لأنه غالبًا ما يجيب مباشرة.
قراءة كائن الاستخدام ومقارنة التكلفة
بمجرد عودة مكالمة غير تدفقية، افتح كتلة `usage` في الاستجابة:
{
"usage": {
"prompt_tokens": 38,
"completion_tokens": 412,
"total_tokens": 450
}
}
عدد الرموز في المكالمة الرئيسية هو ما يعرضه لك Apidog مباشرة. ضع نقطة صدق واحدة في الاعتبار: Fugu هو منسق يستدعي نماذج متطورة من بائعين آخرين، بما في ذلك نفسه بشكل متكرر. `usage` الذي تقرأه هو المحاسبة على طلبك إلى Fugu، وليس نافذة على كل نموذج downstream قد يكون قد استدعاه. هيكل التسعير، وفقًا لـ Sakana، هو طبقات اشتراك للاستخدام اليومي بالإضافة إلى خطة الدفع حسب الاستخدام لأعباء العمل الأثقل والمؤسسية. للحصول على نقطة مقارنة أساسية، تضع أسعار Anthropic المنشورة (2026-06-09) Fable 5 و Mythos 5 عند 10 دولارات لكل مليون إدخال و 50 دولارًا لكل مليون إخراج. يغطي دليل API لـ Claude Fable 5 هذه النقطة إذا كنت تريد خط أساس لنموذج واحد للاختبار جنبًا إلى جنب مع Fugu في نفس مشروع Apidog.
قياس تكلفة قفزة التنسيق في زمن الاستجابة
هذا هو الاختبار الذي يبرر تشغيل كلا النوعين. أرسل نفس المطالبة إلى "Fugu balanced" و "Fugu Ultra"، ثم اقرأ زمن الاستجابة الذي يبلغه Apidog في أسفل كل نتيجة. سترى عادةً أن النوع المتوازن يعود بشكل أسرع. وفقًا لـ Sakana، تستهدف "Fugu" المتوازنة زمن استجابة منخفضًا وخدمات تفاعلية، بينما تستهدف Ultra أقصى جودة للعمل البحثي. دلتا زمن الاستجابة هي قراءتك المرئية على قفزة التنسيق: عندما تقضي Ultra وقتًا أطول، فإن هذا الوقت الإضافي هو Fugu ينسق فريقًا بدلاً من الإجابة في تمريرة واحدة. يتيح لك توقيت Apidog لكل طلب وسجله المحفوظ تشغيل كل نوع عدة مرات ومراقبة ما إذا كانت الفجوة مستقرة أو تعتمد على المطالبة. للتأكيد على الفرق، اختر مهمة من قائمة تطبيقات Sakana الخاصة حيث تدعي نتائج قوية: AutoResearch، التصميم الميكانيكي، التنبؤ بسلاسل زمنية مالية، أو تحليل الشطرنج بلقطة واحدة. وفقًا لـ Sakana، يتفوق Fugu باستمرار على Gemini 3.1 Pro، Opus 4.8، و GPT 5.5 في تلك التطبيقات المحددة. اقرأ هذا الادعاء بعناية. قد يصل Fugu إلى تلك النتائج عن طريق استدعاء هذه النماذج نفسها وتوليف مخرجاتها، لذا فإن نتيجة "يهزم Opus 4.8" يمكن أن تكون نتيجة نموذج النماذج، وليست انتصار نموذج واحد. تضع Sakana أيضًا Fugu Ultra جنبًا إلى جنب مع Fable 5 و Mythos Preview الأقدم عبر معايير الهندسة والاستدلال، وهو ادعاء بالمساواة، وليس ادعاء "يهزم". اختبرها بنفسك واحكم بناءً على مطالباتك الخاصة.
توجيه الوكلاء والحوكمة التي يمكنك اختبارها
تصف صفحة إصدار Fugu الآليات التي تستحق الاختبار المباشر. الوكلاء في المجموعة قابلون للتبديل. يمكن للفرق استبعاد وكلاء محددين لأسباب تتعلق بالبيانات أو الامتثال. يقوم Fugu أيضًا بتوجيه ديناميكي لتجاوز قيود المزودين. إذا كانت الوحدة الخاصة بك تعرض عناصر تحكم في مجموعة الوكلاء، يمكنك تغيير النماذج المؤهلة وإعادة تشغيل طلبات Apidog المحفوظة لمراقبة كيفية تغير التوجيه والإجابات. النسب البحثي حقيقي ويمكن الاستشهاد به. ورقتان من ICLR 2026 تدعمان هذا النهج: Trinity، "منسق LLM متطور"، منسق أقل من 20 ألف معلمة محسّن بواسطة تطور خالٍ من المشتقات مع أدوار المفكر والعامل والمُتحقق، و Conductor، "التعلم لتنسيق الوكلاء باللغة الطبيعية"، نموذج 7B تم تدريبه بالتعلم المعزز يتعلم هيكله التواصلي الخاص ويدعي التفوق على Mixture-of-Agents بتكلفة أقل. يستخدمان طرقًا وأحجامًا مختلفة، لذا لا تخلط بينهما، ولاحظ أن ربط أي عدد معين من المعلمات بالمنتج المشحون هو استنتاج طرف ثالث وليس رقمًا رسميًا.
كيف يتناسب هذا مع سير عملك في Apidog
الهدف من اختبار Fugu في Apidog بدلاً من أمر curl لمرة واحدة هو إمكانية التكرار. يمكنك حفظ طلبات النوعين، والاحتفاظ بمفتاحك ومضيفك في بيئة، وإعادة تشغيلها مقابل مطالبات جديدة، ومقارنة الاستجابات جنبًا إلى جنب، وقراءة زمن الاستجابة و`usage` دون مغادرة الأداة. عندما يقوم Fugu بتدوير معرف نموذج أو عندما تنتقل من مفتاح مرحلي إلى الإنتاج، فإنك تغير متغير بيئة واحدًا وتتبع كل طلب محفوظ. هذه هي حلقة الاختبار والمراقبة: ابني مرة واحدة، ثم راقب كيف يتصرف نظام التنسيق عندما تدفع من خلاله مطالبات مختلفة.
تأخذ Sakana اسمها من الكلمة اليابانية للأسماك، وتتناسب العلامة التجارية "قطيع الأسماك" مع المنسق الذي ينسق العديد من النماذج في إجابة واحدة. Fugu، سمكة المنتفخ، هي طعام شهي آمن فقط عندما يعدها طباخ ماهر. استعارة "الإعداد الدقيق" هي طريقة عادلة للتفكير في توجيه العمل عبر الوكلاء، طالما تتذكر أنها لون وليست معيارًا. وجه طلباتك المتوافقة مع OpenAI إلى Fugu، واحفظ أنواعك، ودع Apidog يظهر لك ما يفعله المنسق تحت الضغط. قم بتنزيل Apidog لإعداد بيئة Fugu الأولى لديك، وابدأ بإرسال نفس المطالبة إلى كلا النوعين لترى قفزة التنسيق بنفسك.
الأسئلة المتكررة
ما هو عنوان URL الأساسي الذي أستخدمه لاختبار Fugu في Apidog؟
انسخ عنوان URL الأساسي من console.sakana.ai بعد تسجيل الدخول. لم تنشر Sakana المضيف في أي صفحة عامة اعتبارًا من 2026-06-22، لذا لا تخمنه. قم بتخزينه كمتغير بيئة في Apidog وارجع إليه كـ {{fugu_base_url}}/chat/completions.
هل أحتاج إلى SDK خاص لاستدعاء Fugu؟
لا. يقدم Fugu نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI، لذا فإن أي عميل OpenAI أو أي أداة تتحدث تنسيق دردشة OpenAI تعمل بتغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح فقط. يظهر نفس نمط إعادة التوجيه في دليل Claude Code مع OpenRouter.
كيف أختبر استجابات التدفق من Fugu؟
اضبط "stream": true في نص الطلب. تصل الاستجابة كـ text/event-stream مع أجزاء data: التي تحمل محتوى delta التزايدي، وتنتهي بـ data: [DONE]. يعرض Apidog تدفق SSE مباشرة حتى تتمكن من مشاهدة الدلتا تهبط في الوقت الفعلي.
ما الفرق بين Fugu و Fugu Ultra؟
Fugu هو النوع المتوازن، ذو زمن الاستجابة المنخفض للبرمجة اليومية والمراجعة وروبوتات الدردشة. يستهدف Fugu Ultra أقصى جودة للإجابة للبحث واستنساخ الأوراق البحثية والتحليل الأمني. كلاهما يعمل من خلال نفس نقطة النهاية، مفصولين فقط بحقل `model`، وهذا ما يجعلهما سهلي الحفظ والمقارنة في Apidog.
لماذا Fugu Ultra أبطأ من النوع المتوازن؟
زمن الاستجابة الإضافي هو قفزة التنسيق. وفقًا لـ Sakana، يمكن لـ Fugu الإجابة مباشرة أو تجميع فريق من النماذج، وتميل Ultra نحو تنسيق أعمق من أجل الجودة. زمن الاستجابة الأبطأ الذي تقرأه في Apidog هو إشارتك المرئية على أن Fugu نسق نماذج متعددة بدلاً من الإجابة في تمريرة واحدة.
هل انتصارات Fugu في المعايير هي نتائج نموذج واحد؟
لا. Fugu هو منسق يستدعي نماذج متطورة من بائعين آخرين، بما في ذلك نفسه بشكل متكرر. لذا فإن النتيجة التي "تهزم Opus 4.8"، وفقًا لـ Sakana، قد تأتي من استدعاء Opus وتوليف مخرجاته. تعامل مع أرقام Fugu كنتائج نموذج النماذج، وليس انتصارات نموذج واحد، وتحقق منها مقابل مطالباتك الخاصة.