Anda menggunakan Sakana Fugu API dengan membuat kunci di console.sakana.ai, menyalin URL dasar yang ditampilkan di konsol Anda, dan mengarahkan klien OpenAI yang ada ke endpoint tersebut. Tidak diperlukan migrasi SDK. Fugu hadir sebagai satu API yang kompatibel dengan OpenAI, jadi pustaka Python dan JavaScript openai yang sudah Anda gunakan akan berkomunikasi dengannya setelah Anda menukar URL dasar dan kuncinya. Di balik satu endpoint itu, Fugu adalah sistem orkestrasi multi-agen: sesuai halaman rilis Sakana, ia memutuskan apakah akan menjawab secara langsung atau mengumpulkan tim model, dan kode Anda tidak pernah melihat keputusan itu. Jika Anda pernah mengonfigurasi gateway lain sebelumnya, seperti dalam panduan kami untuk Claude Fable 5 API, penyiapan ini akan terasa familiar.
Panduan ini membahas cara mendapatkan kunci, mengonfigurasi klien dalam dua bahasa, memilih bidang model, dan menangani streaming, sehingga Anda dapat mengirim penyelesaian obrolan pertama Anda dalam beberapa menit.
Apa sebenarnya Sakana Fugu API itu
Fugu bukanlah model tunggal dalam artian biasa. Sakana menggambarkannya sebagai model bahasa terlatih yang berspesialisasi dalam delegasi, komunikasi agen, dan sintesis pekerjaan. Headline rilisnya adalah "Satu Model untuk Menguasai Semuanya." Ketika Anda mengirim permintaan, konduktor terlatih membaca prompt Anda dan merespons sendiri atau secara dinamis mengoordinasikan beberapa LLM, termasuk instansi rekursif dari dirinya sendiri, lalu mensintesis hasilnya menjadi satu jawaban.
Dari sudut pandang kode Anda, semua itu tidak masalah. Anda memanggil satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI dan mendapatkan kembali penyelesaian obrolan normal. Graf orkestrasi tetap berada di sisi server. Anda tidak pernah merakit agen, merutekan antar penyedia, atau mengelola tim. Itulah seluruh gagasannya: kompleksitas berada di balik API, bukan di klien Anda.
Ada dua varian. "Fugu" adalah opsi seimbang dengan latensi rendah yang dibuat untuk pekerjaan sehari-hari, coding, tinjauan kode, chatbot, dan layanan interaktif. "Fugu Ultra" menargetkan kualitas jawaban maksimum untuk penelitian AI, reproduksi makalah, analisis keamanan siber, dan investigasi literatur atau paten. Selama beta dan di sebagian besar pers awal, varian yang lebih kecil disebut "Fugu Mini." Gunakan nama saat ini, Fugu dan Fugu Ultra, dan perlakukan "Mini" sebagai label beta lama.
Garis keturunan penelitian itu nyata dan publik. Dua makalah ICLR 2026 mendasari pendekatan ini: Trinity, koordinator dengan kurang dari 20 ribu parameter yang dioptimalkan oleh evolusi bebas-derivatif dengan peran Thinker, Worker, dan Verifier, serta Conductor, model 7B yang dilatih dengan pembelajaran penguatan yang mempelajari struktur komunikasi antar agen. Mereka menggunakan metode dan ukuran yang berbeda, jadi jangan samakan. Jumlah parameter pasti produk yang dikirimkan tidak dipublikasikan.
Langkah 1: Buat kunci Fugu API di console.sakana.ai
Kunjungi console.sakana.ai. Akses memerlukan login, jadi Anda masuk dengan Google atau email sebelum mencapai dasbor. Beta berjalan dengan sekitar 500 pengguna mulai akhir April 2026. Apakah pendaftaran mandiri ketersediaan umum sepenuhnya terbuka atau masih terbatas dapat berubah, jadi periksa status saat ini ketika Anda tiba di halaman. Pembatasan ketersediaan UE/EEA yang dilaporkan juga telah beredar; verifikasi wilayah Anda didukung sebelum Anda membangun terhadap API.
Setelah Anda masuk, cari bagian kunci API. Buat kunci dan simpan di tempat yang aman, seperti variabel lingkungan atau pengelola rahasia. Perlakukan seperti Anda memperlakukan kunci penyedia lainnya: jangan pernah memasukkannya ke dalam kontrol sumber, dan rotasi jika bocor.
Saat Anda berada di konsol, temukan dan salin URL dasar akun Anda. Ini adalah langkah terpenting, dan ini adalah satu detail yang tidak dapat Anda tebak. URL dasar untuk endpoint Fugu tidak dipublikasikan di halaman publik Sakana mana pun pada saat penulisan ini. Salin nilai persis yang ditampilkan konsol kepada Anda. Jangan berasumsi bahwa itu mengikuti pola dari penyedia lain, dan jangan tempel host yang Anda lihat di postingan forum. Konsol adalah sumber kebenaran.
Langkah 2: Arahkan klien OpenAI Anda yang ada ke Fugu
Karena Fugu kompatibel dengan OpenAI, Anda dapat mempertahankan SDK Anda saat ini. Anda hanya mengubah dua hal: base_url dan api_key. Segala hal lain dalam permintaan Anda tetap memiliki bentuk yang sama dengan penyelesaian obrolan OpenAI standar.
Dalam cuplikan di bawah, <YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE> adalah placeholder. Salin URL dasar yang sebenarnya dari konsol Anda; jangan menebaknya. Hal yang sama berlaku untuk string model, yang akan kita bahas di bagian selanjutnya.
Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_FUGU_API_KEY",
base_url="<YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE>", # salin dari console.sakana.ai, jangan menebak
)
response = client.chat.completions.create(
model="fugu", # konfirmasi string model yang tepat di konsol Anda
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>", // salin dari console.sakana.ai, jangan menebak
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "fugu", // konfirmasi string model yang tepat di konsol Anda
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);
Itulah seluruh migrasi. Jika Anda pernah mengarahkan klien OpenAI melalui gateway pihak ketiga sebelumnya, polanya identik dengan pengaturan seperti Claude Code dengan OpenRouter: klien yang sama, URL dasar baru, kunci baru. Perbedaannya adalah apa yang terjadi di sisi server, yang akan kita bahas di bawah.
Langkah 3: Pilih bidang model
Bidang model memilih varian. String yang dilaporkan adalah fugu untuk model seimbang dan fugu-ultra untuk model kualitas maksimum. Beberapa sumber juga melaporkan pengidentifikasi yang sudah ketinggalan zaman, sesuatu seperti fugu-ultra-20260615. Pengidentifikasi seperti itu dapat berubah antar rilis, jadi konfirmasikan string persis yang tercantum di konsol Anda daripada menyalin ID yang sudah ketinggalan zaman dari sebuah artikel. Itu juga mengapa panduan ini tidak memasukkan ID yang sudah ketinggalan zaman ke dalam judul: ID tersebut menjadi usang, dan konsol Anda adalah otoritas.
Aturan praktisnya: mulailah dengan fugu untuk beban kerja interaktif, pengodean, dan obrolan, di mana latensi penting. Pindah ke fugu-ultra ketika kualitas jawaban lebih penting daripada kecepatan, misalnya penelitian mendalam, reproduksi makalah, atau tinjauan keamanan. Kedua varian berada di balik endpoint yang sama, jadi beralih adalah perubahan satu baris pada nilai model.
Berikut adalah pilihan varian dalam kode:
# Seimbang, latensi rendah
fast = client.chat.completions.create(
model="fugu",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this changelog in three bullets."}],
)
# Kualitas jawaban maksimum
deep = client.chat.completions.create(
model="fugu-ultra", # konfirmasi string persis di konsol Anda
messages=[{"role": "user", "content": "Reproduce the main result of this paper and flag any gaps."}],
)
Langkah 4: Streaming respons
Streaming bekerja persis seperti halnya dengan OpenAI. Atur stream=True (atau stream: true) dan ulangi potongan-potongannya. Ini berguna untuk antarmuka pengguna obrolan dan jawaban panjang di mana Anda ingin token muncul saat tiba.
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);
}
Satu hal yang perlu dipahami tentang streaming dengan Fugu: bahkan ketika respons mengalir token demi token, orkestrasi tetap terjadi di sisi server terlebih dahulu. Jika konduktor mengumpulkan tim untuk permintaan Anda, koordinasi itu diselesaikan sebelum atau selama pembuatan, dan aliran Anda hanya membawa keluaran yang disintesis. Anda tidak akan melihat obrolan agen perantara atau grafik routing dalam aliran. Anda mendapatkan teks yang bersih, sama seperti API model tunggal.
Apa yang terjadi di balik satu permintaan
Ini adalah bagian yang membuat Fugu berbeda dari API model biasa, dan penting untuk dipahami meskipun kode Anda tetap sederhana. Ketika permintaan Anda tiba, konduktor membacanya dan membuat keputusan: menjawab langsung, atau membentuk tim. Jika membentuk tim, ia dapat menarik beberapa LLM, secara rekursif termasuk lebih banyak instansi Fugu, lalu menggabungkan pekerjaan mereka menjadi satu jawaban.
Beberapa mekanisme dari halaman rilis patut diketahui jika Anda memiliki persyaratan tata kelola. Agen dalam kumpulan dapat diganti. Tim dapat mengecualikan agen tertentu, yang membantu ketika aturan data atau kepatuhan berarti penyedia tertentu tidak boleh menyentuh beban kerja tertentu. Fugu juga dapat secara dinamis merutekan di sekitar batasan penyedia. Itu membuat lapisan orkestrasi menjadi pengungkit kepatuhan, bukan hanya kualitas.
Berikut adalah pembingkaian jujur, karena ini penting untuk cara Anda membaca tolok ukur apa pun. Fugu adalah orkestrator yang memanggil model frontier vendor lain, secara rekursif termasuk dirinya sendiri. Jadi, ketika Sakana melaporkan bahwa Fugu Ultra "sejajar dengan model-model terkemuka seperti Fable 5 dan Mythos Preview" di seluruh tolok ukur teknik, ilmiah, dan penalaran, bacalah itu sebagai klaim kesetaraan, yang dikaitkan dengan Sakana, dari model-dari-model, bukan kemenangan model tunggal. Sakana juga melaporkan bahwa Fugu "secara konsisten mengungguli" Gemini 3.1 Pro, Opus 4.8, dan GPT 5.5 pada aplikasi tertentu seperti AutoResearch, catur satu-shot, dan prediksi deret waktu keuangan. Hasil seperti "mengalahkan Opus 4.8" mungkin berasal dari Fugu yang memanggil Opus dan mensintesis keluarannya. Itu adalah kemampuan nyata, dan itu berbeda dari model mandiri yang menduduki puncak papan peringkat. Jika Anda ingin menggali model Anthropic tunggal yang diukur oleh Fugu, panduan API Claude Fable 5 kami mencakup Fable 5 secara langsung. Untuk lebih lanjut tentang silsilah model dan cerita orkestrasi, lihat apa itu Sakana Fugu.
Catatan tentang akses, harga, dan alternatif
Struktur harga dikonfirmasi di halaman rilis: Sakana menawarkan tingkatan langganan untuk penggunaan sehari-hari dan paket bayar sesuai penggunaan untuk beban kerja yang lebih berat dan perusahaan. Angka dolar spesifik yang beredar untuk tingkatan, promo, dan tarif per-token berasal dari sumber sekunder yang dirender JavaScript, bukan halaman rilis itu sendiri. Karena angka-angka tersebut dapat berubah dan tidak ada di halaman resmi, panduan ini tidak mengutipnya. Periksa harga langsung di konsol Anda per hari ini, 2026-06-22, sebelum Anda berkomitmen pada suatu paket.
Jika Anda mengevaluasi Fugu terhadap gateway routing, pisahkan kategorinya. Router seperti OpenRouter dan Martian memilih satu model per permintaan. Fugu sebaliknya menjalankan topologi adaptif yang dipelajari yang dapat menggunakan beberapa model dan dirinya sendiri. Jika Anda membandingkan gateway untuk tumpukan Anda, ringkasan kami tentang alternatif OpenRouter terbaik adalah titik awal yang berguna, karena membingkai pertukaran antara routing model tunggal dan orkestrasi.
Bagaimana ini cocok dengan alur kerja Apidog Anda
Karena Fugu berbicara dalam format penyelesaian obrolan OpenAI, Anda dapat mengujinya dengan cara yang sama seperti Anda menguji API HTTP lainnya. Tempelkan URL dasar dari konsol Anda ke permintaan baru di Apidog, tambahkan kunci Anda sebagai token pembawa, atur badan JSON dengan model dan messages Anda, lalu kirim. Anda akan melihat respons mentah, termasuk penggunaan token dan pesan yang disintesis, tanpa menulis sebaris kode klien. Ini memudahkan untuk mengonfirmasi URL dasar Anda benar, memeriksa string model, dan melihat bagaimana potongan streaming tiba sebelum Anda mengintegrasikan Fugu ke dalam aplikasi.
Apidog juga memungkinkan Anda menyimpan permintaan, membuat parameter kunci di seluruh lingkungan, dan membagikan contoh kerja dengan tim Anda. Untuk panduan terfokus, lihat panduan kami tentang cara menguji Sakana Fugu API dengan Apidog. Saat Anda siap membangun, Unduh Apidog dan mulailah dari permintaan yang diverifikasi alih-alih menebak kontrak.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah saya memerlukan SDK baru untuk memanggil Sakana Fugu API?
Tidak. Fugu mengekspos satu endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, jadi Anda dapat mempertahankan klien openai Python atau JavaScript yang sudah ada. Ubah base_url ke nilai dari konsol Anda dan atur kunci Fugu API Anda. Bentuk permintaan dan respons sesuai dengan penyelesaian obrolan OpenAI standar.
Di mana saya dapat menemukan URL dasar Fugu?
Salin dari dasbor Anda di console.sakana.ai setelah Anda masuk dengan Google atau email. URL dasar tidak dipublikasikan di halaman publik Sakana mana pun, jadi jangan menebaknya atau menggunakan kembali host dari penyedia lain. Nilai konsol adalah satu-satunya sumber yang andal.
Apa perbedaan antara Fugu dan Fugu Ultra?
Fugu adalah varian seimbang dengan latensi rendah untuk pekerjaan sehari-hari, pengodean, tinjauan kode, dan obrolan. Fugu Ultra menargetkan kualitas jawaban maksimum untuk penelitian, reproduksi makalah, dan analisis keamanan. Keduanya berjalan di balik endpoint yang sama, jadi Anda beralih dengan mengubah bidang model. Varian yang lebih kecil disebut "Fugu Mini" selama beta.
Apakah Fugu mengalahkan model tunggal seperti Fable 5?
Tangani ini dengan hati-hati. Sakana membingkai Fugu Ultra sebagai sejajar dengan Fable 5 dan Mythos Preview, yang merupakan klaim kesetaraan, bukan klaim "mengalahkan". Fugu adalah orkestrator yang dapat memanggil model frontier vendor lain, sehingga angka-angkanya mencerminkan model-dari-model daripada kemenangan model tunggal. Lihat panduan API Claude Fable 5 kami untuk titik perbandingan model tunggal.
Berapa biaya Sakana Fugu API?
Halaman rilis mengonfirmasi tingkatan langganan ditambah rencana bayar sesuai penggunaan, tetapi jumlah dolar spesifik yang beredar berasal dari sumber sekunder dan berubah seiring waktu. Periksa harga langsung di konsol Anda per 2026-06-22 sebelum Anda berlangganan. Panduan ini tidak mengutip angka yang tidak terverifikasi.
Bagaimana cara menguji Fugu sebelum menulis kode?
Kirim permintaan dari klien API seperti Apidog: tempelkan URL dasar konsol Anda, tambahkan kunci Anda, atur model dan messages, lalu periksa responsnya. Ini mengonfirmasi penyiapan Anda berfungsi sebelum Anda mengintegrasikan. Panduan uji Sakana Fugu API dengan Apidog menunjukkan alur lengkapnya.
Fugu merangkum sistem multi-agen menjadi satu panggilan yang kompatibel dengan OpenAI, yang berarti bagian tersulit untuk memulai adalah hanya menyalin URL dasar yang benar dari konsol Anda. Setelah itu siap, klien Anda yang ada melakukan sisanya, dan Apidog memberi Anda cara cepat untuk memverifikasi kontrak sebelum Anda merilisnya. Unduh Apidog dan kirim permintaan Fugu pertama Anda dari permintaan yang bersih dan dapat diulang.