Sakana Fugu API를 사용하려면 console.sakana.ai에서 키를 생성하고, 콘솔에 표시된 기본 URL을 복사한 다음, 기존 OpenAI 클라이언트를 해당 엔드포인트로 지정하면 됩니다. SDK 마이그레이션은 필요하지 않습니다. Fugu는 단일 OpenAI 호환 API로 제공되므로, 기본 URL과 키를 교체하면 이미 사용 중인 동일한 `openai` Python 및 JavaScript 라이브러리가 Fugu와 통신하게 됩니다. 하나의 엔드포인트 뒤에서 Fugu는 다중 에이전트 오케스트레이션 시스템으로 작동합니다. Sakana 출시 페이지에 따르면, Fugu는 직접 답변할지 또는 모델 팀을 구성할지 결정하며, 이 결정은 사용자 코드에 노출되지 않습니다. Claude Fable 5 API 가이드에서처럼 이전에 다른 게이트웨이를 연결해 본 경험이 있다면, 이 설정이 익숙하게 느껴질 것입니다.
이 가이드에서는 키 생성, 두 가지 언어로 클라이언트 구성, 모델 필드 선택, 스트리밍 처리 방법을 설명하므로 몇 분 안에 첫 번째 챗 완성을 보낼 수 있습니다.
Sakana Fugu API는 실제로 무엇인가요?
Fugu는 일반적인 의미의 단일 모델이 아닙니다. Sakana는 Fugu를 위임, 에이전트 통신 및 작업 합성에 특화된 훈련된 언어 모델로 설명합니다. 출시 헤드라인은 "모든 것을 지휘하는 하나의 모델(One Model to Command Them All)"입니다. 요청을 보내면, 훈련된 컨덕터(conductor)가 프롬프트를 읽고 직접 응답하거나, 자신을 재귀적으로 포함하여 여러 LLM을 동적으로 조정한 다음, 그 결과를 하나의 답변으로 종합합니다.
코드의 관점에서는 이 모든 것이 중요하지 않습니다. 여러분은 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트를 호출하고 일반적인 챗 완성을 받습니다. 오케스트레이션 그래프는 서버 측에 머무릅니다. 에이전트를 조립하거나, 공급자 간에 라우팅하거나, 팀을 관리할 필요가 없습니다. 이것이 핵심 요점입니다. 즉, 복잡성은 클라이언트가 아닌 API 뒤에 존재한다는 것입니다.
두 가지 변형이 있습니다. "Fugu"는 일상 업무, 코딩, 코드 검토, 챗봇 및 대화형 서비스를 위해 구축된 균형 잡힌 낮은 지연 시간 옵션입니다. "Fugu Ultra"는 AI 연구, 논문 재현, 사이버 보안 분석 및 문헌 또는 특허 조사를 위한 최대 답변 품질을 목표로 합니다. 베타 기간 동안 그리고 초기 언론 보도에서 소형 변형은 "Fugu Mini"라고 불렸습니다. 현재 이름인 Fugu와 Fugu Ultra를 사용하고, "Mini"는 이전 베타 레이블로 취급하십시오.
연구 계보는 실제적이며 공개되어 있습니다. 두 개의 ICLR 2026 논문이 이 접근 방식을 뒷받침합니다. Thinker, Worker, Verifier 역할을 통해 미분 없는 진화로 최적화된 2만 미만 파라미터 코디네이터인 Trinity와, 에이전트 간의 통신 구조를 학습하는 강화 학습으로 훈련된 7B 모델인 Conductor입니다. 이들은 다른 방법과 크기를 사용하므로 혼동하지 마십시오. 출시된 제품의 정확한 파라미터 수는 공개되지 않았습니다.
1단계: console.sakana.ai에서 Fugu API 키 생성
console.sakana.ai로 이동하십시오. 액세스는 로그인 장벽을 통해 이루어지므로, 대시보드에 도달하기 전에 Google 또는 이메일로 로그인해야 합니다. 베타는 2026년 4월 말부터 약 500명의 사용자로 실행되었습니다. 일반 가용성 셀프 서비스 가입이 완전히 열려 있는지 또는 여전히 제한되어 있는지는 변경될 수 있으므로, 페이지에 접속했을 때 현재 상태를 확인하십시오. EU/EEA 가용성 제한에 대한 보고도 있었습니다. API를 기반으로 구축하기 전에 해당 지역이 지원되는지 확인하십시오.
로그인한 후에는 API 키 섹션을 찾으십시오. 키를 생성하고 환경 변수나 비밀 관리자와 같이 안전한 곳에 저장하십시오. 다른 공급자 키와 마찬가지로 취급하십시오. 즉, 소스 제어에 커밋하지 말고, 유출될 경우 교체하십시오.
콘솔에 있는 동안 계정의 기본 URL을 찾아 복사하십시오. 이것이 가장 중요한 단일 단계이며, 추측할 수 없는 유일한 세부 정보입니다. 이 글을 쓰는 시점에는 Fugu 엔드포인트의 기본 URL이 어떤 공개 Sakana 페이지에도 게시되지 않았습니다. 콘솔에 표시되는 정확한 값을 복사하십시오. 다른 공급자의 패턴을 따른다고 가정하지 말고, 포럼 게시물에서 본 호스트를 붙여넣지 마십시오. 콘솔이 진실의 원천입니다.
2단계: 기존 OpenAI 클라이언트를 Fugu로 연결
Fugu는 OpenAI 호환이므로 현재 SDK를 유지합니다. `base_url`과 `api_key` 두 가지만 변경하면 됩니다. 요청의 다른 모든 부분은 표준 OpenAI 챗 완성과 동일한 형태를 유지합니다.
아래 코드 조각에서 `<YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE>`는 플레이스홀더입니다. 콘솔에서 실제 기본 URL을 복사하십시오. 추측하지 마십시오. 다음 섹션에서 다룰 모델 문자열도 마찬가지입니다.
Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_FUGU_API_KEY",
base_url="<YOUR_FUGU_BASE_URL_FROM_CONSOLE>", # console.sakana.ai에서 복사하십시오. 추측하지 마십시오.
)
response = client.chat.completions.create(
model="fugu", # 콘솔에서 정확한 모델 문자열을 확인하십시오.
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>", // console.sakana.ai에서 복사하십시오. 추측하지 마십시오.
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "fugu", // 콘솔에서 정확한 모델 문자열을 확인하십시오.
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);
이것이 전체 마이그레이션입니다. 이전에 타사 게이트웨이를 통해 OpenAI 클라이언트를 라우팅한 경험이 있다면, OpenRouter를 사용한 Claude Code와 같은 설정과 동일한 패턴입니다. 즉, 동일한 클라이언트, 새로운 기본 URL, 새로운 키입니다. 차이점은 서버 측에서 발생하는 일이며, 이는 아래에서 다룰 것입니다.
3단계: 모델 필드 선택
`model` 필드는 변형을 선택합니다. 보고된 문자열은 균형 잡힌 모델의 경우 `fugu`, 최고 품질 모델의 경우 `fugu-ultra`입니다. 일부 출처에서는 `fugu-ultra-20260615`와 같이 날짜가 포함된 식별자를 보고하기도 했습니다. 그러한 식별자는 릴리스마다 변경될 수 있으므로, 문서의 오래된 ID를 복사하는 대신 콘솔에 나열된 정확한 문자열을 확인하십시오. 이것이 이 가이드에서 날짜가 포함된 ID를 제목에서 제외하는 이유입니다. 날짜가 포함된 ID는 오래되고, 콘솔이 권한을 가집니다.
실제적인 경험 법칙: 대기 시간이 중요한 대화형 작업, 코딩 및 채팅에는 `fugu`로 시작하십시오. 심층 연구, 논문 재현 또는 보안 검토와 같이 답변 품질이 속도보다 중요할 때는 `fugu-ultra`로 전환하십시오. 두 변형 모두 동일한 엔드포인트 뒤에서 작동하므로, 전환은 `model` 값의 한 줄 변경으로 이루어집니다.
다음은 코드에서 변형을 선택하는 방법입니다.
# 균형 잡힌, 낮은 지연 시간
fast = client.chat.completions.create(
model="fugu",
messages=[{"role": "user", "content": "이 변경 로그를 세 개의 핵심 요약으로 정리해 주세요."}],
)
# 최대 답변 품질
deep = client.chat.completions.create(
model="fugu-ultra", # 콘솔에서 정확한 문자열을 확인하십시오.
messages=[{"role": "user", "content": "이 논문의 주요 결과를 재현하고 모든 격차를 표시해 주세요."}],
)
4단계: 응답 스트리밍
스트리밍은 OpenAI와 동일하게 작동합니다. `stream=True`(또는 `stream: true`)로 설정하고 청크를 반복하십시오. 이는 토큰이 도착하는 대로 표시되기를 원하는 챗 UI 및 긴 답변에 유용합니다.
Python 스트리밍
stream = client.chat.completions.create(
model="fugu",
messages=[{"role": "user", "content": "CI 파이프라인을 설정하는 과정을 설명해 주세요."}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
delta = chunk.choices[0].delta.content
if delta:
print(delta, end="", flush=True)
JavaScript 스트리밍
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "fugu",
messages: [{ role: "user", content: "CI 파이프라인을 설정하는 과정을 설명해 주세요." }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content;
if (delta) process.stdout.write(delta);
}
Fugu를 이용한 스트리밍에 대해 이해해야 할 한 가지: 응답이 토큰별로 스트리밍될 때도, 오케스트레이션은 여전히 서버 측에서 먼저 발생했습니다. 컨덕터가 요청을 위해 팀을 구성했다면, 해당 조정은 생성 전 또는 생성 중에 해결되었으며, 스트림은 종합된 출력만 전달합니다. 스트림에서 중간 에이전트 대화나 라우팅 그래프를 볼 수 없습니다. 단일 모델 API와 마찬가지로 깔끔한 텍스트를 얻게 됩니다.
단일 요청 뒤에서 무슨 일이 일어나는가
이것이 Fugu를 일반 모델 API와 다르게 만드는 부분이며, 코드가 단순하게 유지되더라도 이해할 가치가 있습니다. 요청이 도착하면 컨덕터가 이를 읽고 직접 답변할지, 아니면 팀을 구성할지 결정을 내립니다. 팀을 구성한다면, Fugu의 더 많은 인스턴스를 재귀적으로 포함하여 여러 LLM을 가져올 수 있으며, 그들의 작업을 하나의 답변으로 병합합니다.
거버넌스 요구 사항이 있다면 출시 페이지의 몇 가지 메커니즘을 알아두는 것이 좋습니다. 풀(pool)의 에이전트는 교체 가능합니다. 팀은 특정 에이전트를 제외할 수 있으며, 이는 데이터 또는 규정 준수 규칙에 따라 특정 공급자가 특정 워크로드를 처리해서는 안 된다는 의미일 때 도움이 됩니다. Fugu는 또한 공급자 제한을 동적으로 우회하여 라우팅할 수 있습니다. 이는 오케스트레이션 계층을 품질뿐만 아니라 규정 준수 레버로 만듭니다.
모든 벤치마크를 읽는 방식에 중요하기 때문에 솔직한 관점을 제시합니다. Fugu는 다른 공급업체의 최전선 모델을 호출하는 오케스트레이터이며, 자신을 재귀적으로 포함합니다. 따라서 Sakana가 Fugu Ultra가 엔지니어링, 과학 및 추론 벤치마크에서 "Fable 5 및 Mythos Preview와 같은 선도적인 모델과 어깨를 나란히 한다"고 보고할 때, 이는 단일 모델의 승리가 아니라 여러 모델의 조합에서 Sakana에 귀속되는 동등성 주장으로 읽어야 합니다. Sakana는 또한 Fugu가 AutoResearch, 원샷 체스, 금융 시계열 예측과 같은 특정 애플리케이션에서 Gemini 3.1 Pro, Opus 4.8 및 GPT 5.5를 "일관되게 능가한다"고 보고합니다. "Opus 4.8을 이긴다"는 결과는 Fugu가 Opus를 호출하고 그 출력을 종합하는 것에서 비롯될 수 있습니다. 이것은 실제적인 기능이며, 단독 모델이 리더보드에서 1위를 차지하는 것과는 다른 것입니다. Fugu가 측정되는 단일 Anthropic 모델에 대해 더 자세히 알아보려면 Claude Fable 5 API 가이드에서 Fable 5를 직접 다루고 있습니다. 모델 계보 및 오케스트레이션 이야기에 대한 자세한 내용은 Sakana Fugu란 무엇인가를 참조하십시오.
액세스, 가격 및 대안에 대한 참고 사항
가격 구조는 출시 페이지에서 확인되었습니다. Sakana는 일상적인 사용을 위한 구독 등급과 더 무거운 및 엔터프라이즈 워크로드를 위한 종량제 요금제를 제공합니다. 등급, 프로모션 및 토큰당 요금에 대해 유통되는 특정 금액은 출시 페이지 자체가 아닌, 보조적인 JavaScript로 렌더링된 출처에서 비롯됩니다. 해당 숫자는 변동하고 공식 페이지에 없었으므로, 이 가이드에서는 이를 인용하지 않습니다. 계획에 전념하기 전에 오늘(2026년 6월 22일) 콘솔에서 실시간 가격을 확인하십시오.
라우팅 게이트웨이에 대해 Fugu를 평가하고 있다면, 범주를 명확하게 구분하십시오. OpenRouter 및 Martian과 같은 라우터는 요청당 하나의 모델을 선택합니다. Fugu는 대신 여러 모델과 자신을 사용할 수 있는 학습된 적응형 토폴로지를 실행합니다. 스택용 게이트웨이를 비교하고 있다면, 최고의 OpenRouter 대안 요약이 유용한 시작점입니다. 이는 단일 모델 라우팅과 오케스트레이션 간의 절충점을 설명하기 때문입니다.
이것이 Apidog 워크플로에 어떻게 적용되는가
Fugu는 OpenAI 챗 완성 형식을 지원하므로, 다른 HTTP API를 테스트하는 것과 같은 방식으로 테스트할 수 있습니다. Apidog의 새 요청에 콘솔의 기본 URL을 입력하고, 키를 베어러 토큰으로 추가하고, `model` 및 `messages`로 JSON 본문을 설정한 다음, 전송하십시오. 클라이언트 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 토큰 사용량과 종합된 메시지를 포함한 원시 응답을 볼 수 있습니다. 이를 통해 Fugu를 애플리케이션에 연결하기 전에 기본 URL이 올바른지 확인하고, 모델 문자열을 건전성 검사하고, 스트리밍 청크가 어떻게 도착하는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
Apidog는 또한 요청을 저장하고, 환경 전반에 걸쳐 키를 매개변수화하고, 팀과 함께 작동 예시를 공유할 수 있도록 합니다. 집중적인 안내를 원하시면, Apidog로 Sakana Fugu API 테스트 방법에 대한 가이드를 참조하십시오. 구축할 준비가 되면, Apidog를 다운로드하여 계약을 추측하는 대신 검증된 요청에서 시작하십시오.
자주 묻는 질문
Sakana Fugu API를 호출하려면 새 SDK가 필요한가요?
아니요. Fugu는 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트를 노출하므로, 기존 `openai` Python 또는 JavaScript 클라이언트를 유지합니다. `base_url`을 콘솔의 값으로 변경하고 Fugu API 키를 설정하십시오. 요청 및 응답 형태는 표준 OpenAI 챗 완성에 일치합니다.
Fugu 기본 URL은 어디서 찾을 수 있나요?
Google 또는 이메일로 로그인한 후 console.sakana.ai의 대시보드에서 복사하십시오. 기본 URL은 어떤 공개 Sakana 페이지에도 게시되지 않았으므로, 추측하거나 다른 공급자의 호스트를 재사용하지 마십시오. 콘솔 값이 유일한 신뢰할 수 있는 출처입니다.
Fugu와 Fugu Ultra의 차이점은 무엇인가요?
Fugu는 일상 업무, 코딩, 코드 검토 및 채팅을 위한 균형 잡힌 낮은 지연 시간 변형입니다. Fugu Ultra는 연구, 논문 재현 및 보안 분석을 위한 최대 답변 품질을 목표로 합니다. 둘 다 동일한 엔드포인트 뒤에서 작동하므로, `model` 필드를 변경하여 전환합니다. 소형 변형은 베타 기간 동안 "Fugu Mini"라고 불렸습니다.
Fugu가 Fable 5와 같은 단일 모델을 능가하나요?
신중하게 접근해야 합니다. Sakana는 Fugu Ultra를 Fable 5 및 Mythos Preview와 어깨를 나란히 하는 것으로 표현하며, 이는 동등성 주장이지, "능가한다"는 주장이 아닙니다. Fugu는 다른 공급업체의 최전선 모델을 호출할 수 있는 오케스트레이터이므로, 그 수치는 단일 모델의 승리라기보다는 여러 모델의 조합을 반영합니다. 단일 모델 비교 지점에 대해서는 Claude Fable 5 API 가이드를 참조하십시오.
Sakana Fugu API 비용은 얼마인가요?
출시 페이지에서는 구독 등급과 종량제 요금제를 확인했지만, 유통되는 특정 금액은 보조 출처에서 비롯되며 시간이 지남에 따라 변동합니다. 구독하기 전에 2026년 6월 22일 현재 콘솔에서 실시간 가격을 확인하십시오. 이 가이드에서는 검증되지 않은 숫자를 인용하지 않습니다.
코드를 작성하기 전에 Fugu를 어떻게 테스트하나요?
Apidog와 같은 API 클라이언트에서 요청을 보내십시오. 콘솔 기본 URL을 붙여넣고, 키를 추가하고, `model` 및 `messages`를 설정하고, 응답을 검사하십시오. 이는 통합하기 전에 설정이 작동하는지 확인합니다. Apidog로 Sakana Fugu API 테스트 가이드는 전체 흐름을 보여줍니다.
Fugu는 다중 에이전트 시스템을 하나의 OpenAI 호환 호출로 통합합니다. 이는 시작하는 가장 어려운 부분이 콘솔에서 올바른 기본 URL을 복사하는 것임을 의미합니다. 일단 설정되면, 기존 클라이언트가 나머지를 처리하며, Apidog는 출시 전에 계약을 확인할 수 있는 빠른 방법을 제공합니다. Apidog를 다운로드하고 깔끔하고 반복 가능한 요청에서 첫 Fugu 요청을 보내십시오.