Para testar a API Sakana Fugu no Apidog, crie uma nova solicitação HTTP apontada para o caminho /chat/completions compatível com OpenAI do Fugu, adicione um cabeçalho Authorization: Bearer com sua chave e envie um payload que nomeie o modelo fugu ou fugu-ultra. Como o Fugu oferece um endpoint compatível com OpenAI, qualquer ferramenta que utilize o formato de chat OpenAI funciona sem a troca de SDK, e o Apidog oferece inspeção de streaming, variantes de solicitação salvas e comparação de respostas em uma única janela. Este guia percorre o ciclo completo: construa a solicitação, observe os deltas SSE, leia o objeto usage e compare a latência entre o nível balanceado e o nível Ultra mais lento para que você possa ver o custo do salto de orquestração em respostas reais.
Se você preferir o caminho de integração focado em código, em vez do caminho de teste e observação, o guia complementar sobre como usar a API Sakana Fugu abrange a fiação do SDK. Este artigo permanece dentro do Apidog.
O que você realmente está testando com o Fugu
Fugu não é um modelo de chat comum. De acordo com a Sakana, é um sistema de orquestração multiagente apresentado como um único modelo fundamental por trás de uma API. Um modelo de linguagem treinado se especializa em delegação, comunicação entre agentes e síntese de trabalho, coordenando dinamicamente múltiplos LLMs, incluindo instâncias recursivas de si mesmo. O título do lançamento é "Um Modelo para Comandá-los Todos". Para o histórico da orquestração, veja o explicador sobre o que é o Sakana Fugu.
Esse design é importante para o teste. Quando você envia uma solicitação, o Fugu decide se responde diretamente ou se reúne uma equipe nos bastidores. Você vê uma resposta, mas o trabalho subjacente pode ter passado por vários modelos. Assim, as coisas que valem a pena medir no Apidog são diferentes de um teste de modelo normal: você observa a latência como um indicador se o Fugu executou uma única passagem ou um salto de orquestração, e você lê o objeto usage para ver o custo do token na chamada pai.
Duas variantes compartilham esse único endpoint:
- Fugu (a variante balanceada, de baixa latência) é destinada ao trabalho diário: codificação, revisão de código, chatbots e serviços interativos.
- Fugu Ultra visa a máxima qualidade de resposta: pesquisa em IA, reprodução de artigos, análise de segurança cibernética e investigação de literatura ou patentes.
A versão beta e grande parte da imprensa inicial chamaram a variante menor de "Fugu Mini". A página de lançamento usa "Fugu" e "Fugu Ultra", então use esses nomes; "Mini" é o rótulo beta antigo.
Obtenha a URL base e a chave antes de começar
O Fugu está atrás de um login. Você faz login em console.sakana.ai com Google ou e-mail, e o console é onde você copia sua chave de API e URL base.
Uma nota importante para 22/06/2026: a URL base não é publicada em nenhuma página pública da Sakana. Não a adivinhe. Copie o host real do console e mantenha-o como uma variável. Em todo este guia, onde você vê <SUA_URL_BASE_FUGU_DO_CONSOLE>, substitua-o pelo valor que o console lhe mostra. O acesso também mudou de um beta de aproximadamente 500 usuários para a disponibilidade geral; se o autoatendimento está totalmente aberto e se há uma restrição da UE/EEE, ambos valem a pena verificar ao vivo no console.
Configure a solicitação Fugu no Apidog
Baixe o Apidog se você não o tiver, então crie um novo projeto e uma nova solicitação HTTP.
Use variáveis de ambiente para a chave e o host
Não cole segredos na barra de URL. Os ambientes Apidog permitem que você armazene a URL base e a chave uma vez e as referencie em todas as solicitações. Crie um ambiente (chame-o de Fugu Prod) e adicione duas variáveis:
fugu_base_urldefinida com o valor da sua<SUA_URL_BASE_FUGU_DO_CONSOLE>.fugu_keydefinida com sua chave de API do console.
Agora, a URL da sua solicitação se torna {{fugu_base_url}}/chat/completions e o valor do seu cabeçalho se torna Bearer {{fugu_key}}. Alternar entre uma chave de staging e uma chave de produção é uma mudança de menu suspenso, não um localizar e substituir em todas as solicitações. Se você já conectou outros provedores compatíveis com OpenAI através de um gateway antes, isso espelha o padrão no passo a passo do Claude Code com OpenRouter, onde uma URL base e um token de portador redirecionam um cliente OpenAI para um novo backend.
Construa o corpo da solicitação
Defina o método para POST, a URL para {{fugu_base_url}}/chat/completions e adicione estes cabeçalhos:
Authorization: Bearer {{fugu_key}}
Content-Type: application/json
Em seguida, insira um payload padrão de chat OpenAI no corpo JSON:
{
"model": "fugu",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "Você é um assistente de teste de API conciso." },
{ "role": "user", "content": "Resuma o que é um delta SSE em duas frases." }
],
"stream": false
}
A estrutura corresponde exatamente à referência de conclusões de chat da OpenAI, que é o objetivo de um endpoint compatível com OpenAI. Os IDs de modelo relatados no lançamento são fugu e fugu-ultra (e possivelmente um formato datado como fugu-ultra-20260615). Confirme o ID exato no console, em vez de codificar uma string datada, já que IDs datados rotacionam.
Envie. Você deve receber um objeto de conclusão de chat normal de volta, com um array choices e um bloco usage. Salve esta solicitação no Apidog como "Fugu balanceado".
Envie para a variante Ultra e salve ambos
Duplique a solicitação salva, altere um campo e você terá seu segundo caso de teste:
{
"model": "fugu-ultra",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Reproduza o resultado principal do artigo do coordenador Trinity em linguagem simples e note uma limitação." }
],
"stream": false
}
Salve isso como "Fugu Ultra". Agora você tem duas solicitações salvas atingindo um endpoint, separadas apenas pelo campo model. Esta é a configuração que torna o restante do teste significativo. Você envia o mesmo prompt para ambos, então compara as respostas e o tempo. O Apidog mantém um histórico de respostas por solicitação, então você pode reexecutar cada uma e observar como as respostas e a latência se movem. Para um padrão mais amplo sobre encadeamento e comparação de chamadas de API, o guia de orquestração de teste de API abrange como sequenciar e afirmar em várias solicitações.
Inspecione deltas de streaming SSE
O streaming é onde o comportamento do Fugu se torna interessante, porque um salto longo de orquestração ainda transmite tokens conforme eles são finalizados. Altere stream para true:
{
"model": "fugu-ultra",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Analise uma abertura de xadrez de um só golpe, passo a passo." }
],
"stream": true
}
Com o streaming ativado, a resposta é text/event-stream e chega como uma série de blocos data:. O Apidog renderiza o fluxo SSE ao vivo, então você assiste aos deltas chegarem em vez de olhar para um spinner. Cada bloco se parece com isto:
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"O"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-xxx","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":" siciliano"},"finish_reason":null}]}
data: [DONE]
O objeto delta carrega o conteúdo incremental do token. O primeiro bloco geralmente carrega o role, então os blocos subsequentes carregam fragmentos de content, e o fluxo termina com finish_reason definido e uma linha final data: [DONE]. Observe a lacuna antes do primeiro delta no Ultra. Uma longa pausa antes do início dos tokens, então um fluxo constante, é um sinal útil de que o Fugu montou uma equipe antes de responder. A variante balanceada tende a começar a transmitir mais cedo porque com mais frequência responde diretamente.
Leia o objeto de uso e compare o custo
Assim que uma chamada não streaming retornar, abra o bloco usage na resposta:
{
"usage": {
"prompt_tokens": 38,
"completion_tokens": 412,
"total_tokens": 450
}
}
As contagens de tokens na chamada pai são o que o Apidog mostra diretamente. Mantenha um ponto de honestidade em mente: o Fugu é um orquestrador que chama modelos de ponta de outros fornecedores, incluindo recursivamente a si mesmo. O usage que você lê é a contabilidade de sua solicitação ao Fugu, não uma janela para todos os modelos downstream que ele pode ter chamado. A estrutura de preços, de acordo com a Sakana, é baseada em camadas de assinatura para uso diário, além de um plano de pagamento conforme o uso para cargas de trabalho mais pesadas e corporativas.
Para um ponto de comparação fundamentado, as taxas publicadas da Anthropic (09/06/2026) colocam o Fable 5 e o Mythos 5 em US$10 por 1M de entrada e US$50 por 1M de saída. O guia da API Claude Fable 5 cobre esse endpoint se você quiser uma linha de base de modelo único para testar junto com o Fugu no mesmo projeto Apidog.
Meça o custo do salto de orquestração na latência
Este é o teste que justifica a execução de ambas as variantes. Envie o mesmo prompt para "Fugu balanceado" e "Fugu Ultra", então leia o tempo de resposta que o Apidog relata na parte inferior de cada resultado.
Normalmente, você verá a variante balanceada retornar mais rápido. Segundo Sakana, o "Fugu" balanceado visa baixa latência e serviços interativos, enquanto o Ultra visa a máxima qualidade para trabalhos de pesquisa. O delta de latência é sua leitura visível no salto de orquestração: quando o Ultra gasta mais tempo, esse tempo extra é o Fugu coordenando uma equipe em vez de responder em uma única passagem. O tempo por solicitação do Apidog e o histórico salvo permitem que você execute cada variante várias vezes e observe se a diferença é estável ou dependente do prompt.
Para enfatizar a diferença, escolha uma tarefa da própria lista de aplicativos da Sakana onde ela afirma ter resultados fortes: AutoPesquisa, design mecânico, previsão de séries temporais financeiras ou xadrez de um só golpe. Segundo a Sakana, o Fugu supera consistentemente o Gemini 3.1 Pro, o Opus 4.8 e o GPT 5.5 nessas aplicações específicas. Leia essa afirmação com atenção. O Fugu pode alcançar esses resultados chamando esses próprios modelos e sintetizando sua saída, então um resultado que "supera o Opus 4.8" pode ser um resultado de modelo de modelos, não uma vitória de modelo único. A Sakana também posiciona o Fugu Ultra lado a lado com o Fable 5 e o Mythos Preview mais antigo em benchmarks de engenharia e raciocínio, o que é uma afirmação de paridade, não uma afirmação de "superar". Teste você mesmo e julgue por seus próprios prompts.
Roteamento e governança de agentes que você pode investigar
A página de lançamento do Fugu descreve mecânicas que valem a pena testar diretamente. Agentes no pool são trocáveis. Equipes podem optar por excluir agentes específicos por motivos de dados ou conformidade. O Fugu também roteia dinamicamente em torno de restrições de provedores. Se seu console expõe controles de pool de agentes, você pode alterar quais modelos são elegíveis e reexecutar suas solicitações salvas do Apidog para observar como o roteamento e as respostas mudam.
A linhagem de pesquisa é real e citável. Dois artigos da ICLR 2026 sustentam essa abordagem: Trinity, "Um Coordenador LLM Evoluído", um coordenador com menos de 20 mil parâmetros otimizado por evolução sem derivativos com papéis de Pensador, Trabalhador e Verificador, e Conductor, "Aprendendo a Orquestrar Agentes em Linguagem Natural", um modelo de 7B treinado com aprendizado por reforço que aprende sua própria estrutura de comunicação e afirma superar o Mixture-of-Agents com menor custo. Eles usam métodos e tamanhos diferentes, então não os confunda, e observe que mapear qualquer contagem de parâmetros específica para o produto entregue é inferência de terceiros, e não um número oficial.
Como isso se encaixa no seu fluxo de trabalho Apidog
O objetivo de testar o Fugu no Apidog, em vez de um "curl" avulso, é a repetibilidade. Você salva ambas as solicitações variantes, mantém sua chave e host em um ambiente, as reproduz com novos prompts, compara as respostas lado a lado e lê a latência e o usage sem sair da ferramenta. Quando o Fugu rotaciona um ID de modelo ou você muda de uma chave de staging para produção, você altera uma variável de ambiente e todas as solicitações salvas seguem. Esse é o ciclo de teste e observação: construa uma vez e observe como um sistema de orquestração se comporta ao receber diferentes prompts.
Sakana leva o nome da palavra japonesa para peixe, e a marca "cardume de peixes" se encaixa em um orquestrador que coordena muitos modelos em uma única resposta. Fugu, o baiacu, é uma iguaria segura apenas quando um chef habilidoso o prepara. A metáfora da preparação cuidadosa é uma boa maneira de pensar sobre o roteamento de trabalho entre agentes, desde que você se lembre que é uma cor, não um benchmark.
Aponte suas solicitações compatíveis com OpenAI para o Fugu, salve suas variantes e deixe o Apidog mostrar o que o orquestrador faz sob carga. Baixe o Apidog para configurar seu primeiro ambiente Fugu e comece enviando o mesmo prompt para ambas as variantes para ver o salto de orquestração por si mesmo.
Perguntas Frequentes
Que URL base devo usar para testar o Fugu no Apidog?
Copie a URL base de console.sakana.ai após fazer login. A Sakana não publicou o host em nenhuma página pública até 22/06/2026, então não tente adivinhá-la. Armazene-a como uma variável de ambiente do Apidog e referencie-a como {{fugu_base_url}}/chat/completions.
Preciso de um SDK especial para chamar o Fugu?
Não. O Fugu oferece um endpoint compatível com OpenAI, então qualquer cliente OpenAI ou qualquer ferramenta que utilize o formato de chat OpenAI funciona apenas com uma mudança na URL base e na chave. O mesmo padrão de redirecionamento aparece no guia Claude Code com OpenRouter.
Como eu testo as respostas de streaming do Fugu?
Defina "stream": true no corpo da solicitação. A resposta chega como text/event-stream com blocos data: que carregam conteúdo delta incremental, terminando em data: [DONE]. O Apidog renderiza o fluxo SSE ao vivo para que você possa observar os deltas chegarem em tempo real.
Qual a diferença entre Fugu e Fugu Ultra?
Fugu é a variante balanceada e de baixa latência para codificação, revisão e chatbots do dia a dia. Fugu Ultra visa a máxima qualidade de resposta para pesquisa, reprodução de artigos e análise de segurança. Ambos funcionam através do mesmo endpoint, separados apenas pelo campo model, o que os torna fáceis de salvar e comparar no Apidog.
Por que o Fugu Ultra é mais lento que a variante balanceada?
A latência extra é o salto de orquestração. De acordo com a Sakana, o Fugu pode responder diretamente ou montar uma equipe de modelos, e o Ultra tende a uma coordenação mais profunda para garantir a qualidade. O tempo de resposta mais lento que você lê no Apidog é o sinal visível de que o Fugu coordenou vários modelos em vez de responder em uma única passagem.
As vitórias de benchmark do Fugu são resultados de um único modelo?
Não. O Fugu é um orquestrador que chama modelos de ponta de outros fornecedores, incluindo recursivamente a si mesmo. Assim, um resultado que "supera o Opus 4.8", segundo a Sakana, pode vir da chamada ao Opus e da síntese de sua saída. Trate os números do Fugu como resultados de modelo de modelos, não como vitórias de modelo único, e verifique com seus próprios prompts.