Vous utilisez l'API Sakana Fugu en créant une clé sur console.sakana.ai, en copiant l'URL de base affichée dans votre console, et en pointant votre client OpenAI existant vers ce point d'accès. Aucune migration de SDK n'est nécessaire. Fugu se présente comme une API unique compatible OpenAI, de sorte que les mêmes bibliothèques Python et JavaScript openai que vous utilisez déjà communiqueront avec elle une fois que vous aurez échangé l'URL de base et la clé. Derrière ce point d'accès unique, Fugu est un système d'orchestration multi-agents : selon la page de publication de Sakana, il décide de répondre directement ou d'assembler une équipe de modèles, et votre code ne voit jamais cette décision. Si vous avez déjà configuré d'autres passerelles, comme dans notre guide sur l'API Claude Fable 5, cette configuration vous semblera familière.
Ce guide vous explique comment obtenir une clé, configurer le client dans deux langages, choisir le champ de modèle et gérer le streaming, afin que vous puissiez envoyer votre première complétion de chat en quelques minutes.
Qu'est-ce que l'API Sakana Fugu ?
Fugu n'est pas un modèle unique au sens habituel. Sakana le décrit comme un modèle linguistique entraîné, spécialisé dans la délégation, la communication d'agents et la synthèse de travail. Le titre de la publication est "Un modèle pour les commander tous". Lorsque vous envoyez une requête, un chef d'orchestre entraîné lit votre invite et répond seul ou coordonne dynamiquement plusieurs LLM, y compris des instances récursives de lui-même, puis synthétise le résultat en une seule réponse.
Du point de vue de votre code, tout cela n'a pas d'importance. Vous appelez un point d'accès compatible OpenAI et obtenez une complétion de chat normale. Le graphe d'orchestration reste côté serveur. Vous n'assemblez jamais d'agents, ne routez pas entre les fournisseurs, ni ne gérez une équipe. C'est tout l'intérêt : la complexité réside derrière l'API, et non dans votre client.
Il existe deux variantes. "Fugu" est l'option équilibrée à faible latence, conçue pour le travail quotidien, le codage, la revue de code, les chatbots et les services interactifs. "Fugu Ultra" vise une qualité de réponse maximale pour la recherche en IA, la reproduction d'articles, l'analyse de cybersécurité et l'investigation littéraire ou de brevets. Pendant la bêta et une grande partie de la presse initiale, la variante plus petite était appelée "Fugu Mini". Utilisez les noms actuels, Fugu et Fugu Ultra, et considérez "Mini" comme l'ancienne étiquette de la bêta.
La lignée de recherche est réelle et publique. Deux articles de l'ICLR 2026 étayent l'approche : Trinity, un coordinateur de moins de 20 000 paramètres optimisé par évolution sans dérivée avec les rôles de Penseur, Travailleur et Vérificateur, et Conductor, un modèle 7B entraîné par apprentissage par renforcement qui apprend la structure de communication entre les agents. Ils utilisent des méthodes et des tailles différentes, ne les confondez donc pas. Le nombre exact de paramètres du produit livré n'est pas publié.
Étape 1 : Créer une clé API Fugu sur console.sakana.ai
Rendez-vous sur console.sakana.ai. L'accès passe par un mur de connexion, vous devez donc vous connecter avec Google ou votre e-mail avant d'atteindre le tableau de bord. La version bêta a fonctionné avec environ 500 utilisateurs à partir de fin avril 2026. La disponibilité générale de l'inscription en libre-service peut changer, qu'elle soit entièrement ouverte ou toujours restreinte, vérifiez donc l'état actuel lorsque vous arrivez sur la page. Une restriction de disponibilité signalée pour l'UE/EEE a également circulé ; vérifiez que votre région est prise en charge avant de développer avec l'API.
Une fois connecté, cherchez la section des clés API. Générez une clé et stockez-la en lieu sûr, comme une variable d'environnement ou un gestionnaire de secrets. Traitez-la comme vous le feriez pour toute autre clé de fournisseur : ne la soumettez jamais au contrôle de version, et changez-la si elle est compromise.
Pendant que vous êtes dans la console, trouvez et copiez l'URL de base de votre compte. C'est l'étape la plus importante, et c'est le seul détail que vous ne pouvez pas deviner. L'URL de base du point d'accès Fugu n'est pas publiée sur une page publique de Sakana à ce jour. Copiez la valeur exacte que la console vous montre. Ne supposez pas qu'elle suit un schéma d'un autre fournisseur, et ne collez pas un hôte que vous avez vu dans un message de forum. La console est la source de vérité.
Étape 2 : Pointer votre client OpenAI existant vers Fugu
Parce que Fugu est compatible OpenAI, vous conservez votre SDK actuel. Vous ne changez que deux choses : l'base_url et l'api_key. Tout le reste de votre requête garde la même forme qu'une complétion de chat OpenAI standard.
Dans les extraits ci-dessous, <YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE> est un espace réservé. Copiez la véritable URL de base de votre console ; ne la devinez pas. Il en va de même pour la chaîne du modèle, que nous abordons dans la section suivante.
Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_FUGU_API_KEY",
base_url="<YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE>", # copier depuis console.sakana.ai, ne pas deviner
)
response = client.chat.completions.create(
model="fugu", # confirmer la chaîne exacte du modèle dans votre console
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful engineering assistant."},
{"role": "user", "content": "Refactor this function to remove the nested loop."},
],
)
print(response.choices[0].message.content)
JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.FUGU_API_KEY,
baseURL: "<YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE>", // copier depuis console.sakana.ai, ne pas deviner
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "fugu", // confirmer la chaîne exacte du modèle dans votre console
messages: [
{ role: "system", content: "You are a helpful engineering assistant." },
{ role: "user", content: "Refactor this function to remove the nested loop." },
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
C'est toute la migration. Si vous avez déjà acheminé un client OpenAI via une passerelle tierce, le schéma est identique aux configurations comme Claude Code avec OpenRouter : même client, nouvelle URL de base, nouvelle clé. La différence réside dans ce qui se passe côté serveur, ce que nous abordons ci-dessous.
Étape 3 : Choisir le champ du modèle
Le champ model sélectionne la variante. Les chaînes rapportées sont fugu pour le modèle équilibré et fugu-ultra pour le modèle de qualité maximale. Certaines sources ont également signalé un identifiant daté, quelque chose comme fugu-ultra-20260615. De tels identifiants peuvent changer entre les versions, alors confirmez la chaîne exacte figurant dans votre console plutôt que de copier un identifiant daté d'un article. C'est aussi pourquoi ce guide exclut les identifiants datés des titres : ils deviennent obsolètes, et votre console fait autorité.
Règle pratique : commencez par fugu pour les charges de travail interactives, le codage et le chat, où la latence est importante. Passez à fugu-ultra lorsque la qualité de la réponse l'emporte sur la vitesse, par exemple pour la recherche approfondie, la reproduction d'articles ou une analyse de sécurité. Les deux variantes se trouvent derrière le même point d'accès, donc le changement est une modification d'une ligne de la valeur model.
Voici le choix de la variante dans le code :
# Équilibré, faible latence
fast = client.chat.completions.create(
model="fugu",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this changelog in three bullets."}],
)
# Qualité de réponse maximale
deep = client.chat.completions.create(
model="fugu-ultra", # confirmer la chaîne exacte dans votre console
messages=[{"role": "user", "content": "Reproduce the main result of this paper and flag any gaps."}],
)
Étape 4 : Diffuser les réponses en continu (Streaming)
Le streaming fonctionne exactement comme avec OpenAI. Définissez stream=True (ou stream: true) et itérez sur les fragments. C'est utile pour les interfaces utilisateur de chat et les longues réponses où vous souhaitez que les tokens apparaissent au fur et à mesure de leur arrivée.
Streaming Python
stream = client.chat.completions.create(
model="fugu",
messages=[{"role": "user", "content": "Walk me through setting up a CI pipeline."}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
delta = chunk.choices[0].delta.content
if delta:
print(delta, end="", flush=True)
Streaming JavaScript
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "fugu",
messages: [{ role: "user", content: "Walk me through setting up a CI pipeline." }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content;
if (delta) process.stdout.write(delta);
}
Une chose à comprendre concernant le streaming avec Fugu : même lorsque la réponse est diffusée token par token, l'orchestration a toujours eu lieu côté serveur en premier. Si le chef d'orchestre a assemblé une équipe pour votre requête, cette coordination a été résolue avant ou pendant la génération, et votre flux ne contient que le résultat synthétisé. Vous ne verrez pas de bavardage d'agents intermédiaires ni de graphe de routage dans le flux. Vous obtenez un texte propre, comme avec une API à modèle unique.
Ce qui se passe derrière une requête
C'est ce qui distingue Fugu d'une simple API de modèle, et il est important de le comprendre même si votre code reste simple. Lorsque votre requête arrive, le chef d'orchestre la lit et prend une décision : répondre directement, ou constituer une équipe. S'il constitue une équipe, il peut faire appel à plusieurs LLM, y compris récursivement d'autres instances de Fugu, puis fusionner leur travail en une seule réponse.
Quelques mécanismes de la page de publication méritent d'être connus si vous avez des exigences de gouvernance. Les agents du pool sont interchangeables. Les équipes peuvent exclure des agents spécifiques, ce qui est utile lorsqu'une règle de données ou de conformité signifie qu'un fournisseur donné ne doit pas traiter certaines charges de travail. Fugu peut également contourner dynamiquement les restrictions des fournisseurs. Cela fait de la couche d'orchestration un levier de conformité, et pas seulement de qualité.
Voici une mise en perspective honnête, car elle est importante pour la manière dont vous lisez tout benchmark. Fugu est un orchestrateur qui fait appel aux modèles de pointe d'autres fournisseurs, y compris lui-même de manière récursive. Ainsi, lorsque Sakana rapporte que Fugu Ultra "se tient côte à côte avec des modèles de premier plan comme Fable 5 et Mythos Preview" sur des benchmarks d'ingénierie, scientifiques et de raisonnement, lisez cela comme une affirmation de parité, attribuée à Sakana, provenant d'un modèle de modèles, et non d'une victoire de modèle unique. Sakana rapporte également que Fugu "surpasse constamment" Gemini 3.1 Pro, Opus 4.8 et GPT 5.5 sur des applications spécifiques comme AutoResearch, les échecs à un coup et la prédiction de séries temporelles financières. Un résultat comme "bat Opus 4.8" peut provenir de Fugu appelant Opus et synthétisant sa sortie. C'est une réelle capacité, et c'est différent d'un modèle autonome en tête d'un classement. Si vous voulez approfondir les modèles Anthropic uniques auxquels Fugu est comparé, notre guide de l'API Claude Fable 5 couvre Fable 5 directement. Pour en savoir plus sur la lignée des modèles et l'histoire de l'orchestration, consultez qu'est-ce que Sakana Fugu.
Note sur l'accès, la tarification et les alternatives
La structure tarifaire est confirmée sur la page de publication : Sakana propose des niveaux d'abonnement pour une utilisation quotidienne et un plan de paiement à l'utilisation pour les charges de travail plus lourdes et d'entreprise. Les chiffres spécifiques en dollars qui circulent pour les niveaux, les promotions et les tarifs par jeton proviennent de sources secondaires, rendues en JavaScript, et non de la page de publication elle-même. Étant donné que ces chiffres changent et ne figuraient pas sur la page officielle, ce guide ne les cite pas. Vérifiez la tarification en direct dans votre console à la date d'aujourd'hui, le 22/06/2026, avant de vous engager sur un plan.
Si vous évaluez Fugu par rapport aux passerelles de routage, gardez les catégories claires. Les routeurs comme OpenRouter et Martian sélectionnent un modèle par requête. Fugu, en revanche, exécute une topologie adaptative apprise qui peut utiliser plusieurs modèles et lui-même. Si vous comparez les passerelles pour votre pile technologique, notre tour d'horizon des meilleures alternatives à OpenRouter est un bon point de départ, car il présente les compromis entre le routage de modèles uniques et l'orchestration.
Comment cela s'intègre à votre flux de travail Apidog
Parce que Fugu utilise le format de complétion de chat d'OpenAI, vous pouvez le tester de la même manière que toute API HTTP. Copiez l'URL de base de votre console dans une nouvelle requête dans Apidog, ajoutez votre clé comme jeton porteur, définissez le corps JSON avec votre model et vos messages, et envoyez. Vous verrez la réponse brute, y compris l'utilisation des jetons et le message synthétisé, sans écrire une ligne de code client. Cela facilite la confirmation que votre URL de base est correcte, la vérification de la chaîne du modèle et l'observation de l'arrivée des fragments de streaming avant d'intégrer Fugu dans une application.
Apidog vous permet également de sauvegarder la requête, de paramétrer la clé à travers les environnements et de partager un exemple fonctionnel avec votre équipe. Pour une démonstration ciblée, consultez notre guide sur la façon de tester l'API Sakana Fugu avec Apidog. Lorsque vous êtes prêt à construire, Téléchargez Apidog et partez d'une requête vérifiée au lieu de deviner le contrat.
Foire aux questions
Ai-je besoin d'un nouveau SDK pour appeler l'API Sakana Fugu ?
Non. Fugu expose un point d'accès compatible OpenAI, vous conservez donc votre client openai Python ou JavaScript existant. Changez l'base_url pour la valeur de votre console et définissez votre clé API Fugu. Les formats de requête et de réponse correspondent aux complétions de chat OpenAI standard.
Où trouver l'URL de base de Fugu ?
Copiez-la depuis votre tableau de bord sur console.sakana.ai après vous être connecté avec Google ou votre e-mail. L'URL de base n'est publiée sur aucune page publique de Sakana, ne la devinez donc pas et ne réutilisez pas un hôte d'un autre fournisseur. La valeur de la console est la seule source fiable.
Quelle est la différence entre Fugu et Fugu Ultra ?
Fugu est la variante équilibrée et à faible latence pour le travail quotidien, le codage, la revue de code et le chat. Fugu Ultra vise une qualité de réponse maximale pour la recherche, la reproduction d'articles et l'analyse de sécurité. Les deux fonctionnent derrière le même point d'accès, vous basculez donc en modifiant le champ model. La variante plus petite était appelée "Fugu Mini" pendant la bêta.
Fugu surpasse-t-il les modèles uniques comme Fable 5 ?
Il faut l'interpréter avec prudence. Sakana présente Fugu Ultra comme étant au coude à coude avec Fable 5 et Mythos Preview, ce qui est une affirmation de parité, pas une affirmation de "supériorité". Fugu est un orchestrateur qui peut appeler les modèles de pointe d'autres fournisseurs, donc ses chiffres reflètent un modèle de modèles plutôt qu'une victoire d'un modèle unique. Consultez notre guide de l'API Claude Fable 5 pour le point de comparaison d'un modèle unique.
Combien coûte l'API Sakana Fugu ?
La page de publication confirme les niveaux d'abonnement ainsi qu'un plan de paiement à l'utilisation, mais les montants spécifiques en dollars qui circulent proviennent de sources secondaires et varient avec le temps. Vérifiez la tarification en direct dans votre console à la date du 22/06/2026 avant de vous abonner. Ce guide ne cite pas de chiffres non vérifiés.
Comment tester Fugu avant d'écrire du code ?
Envoyez une requête depuis un client API comme Apidog : collez l'URL de base de votre console, ajoutez votre clé, définissez le model et les messages, puis inspectez la réponse. Cela confirme que votre configuration fonctionne avant d'intégrer. Le guide tester l'API Sakana Fugu avec Apidog montre le processus complet.
Fugu condense un système multi-agents en un seul appel compatible OpenAI, ce qui signifie que la partie la plus difficile pour commencer est simplement de copier la bonne URL de base depuis votre console. Une fois cela fait, votre client existant fait le reste, et Apidog vous offre un moyen rapide de vérifier le contrat avant le déploiement. Téléchargez Apidog et envoyez votre première requête Fugu à partir d'une requête propre et reproductible.