Sakana AIは2026年9月11日にFugu Maxをリリースしましたが、これは普通のモデルではありません。Fugu MaxはFuguファミリーのコストパフォーマンス重視のティアで、中身は学習型のオーケストレーションシステムです。軽量なコーディネーターがリクエストを読み取り、NVIDIA Nemotronを含むオープンウェイトモデルや特化モデルのプールの中から、最も無駄のない適切なモデルに振り分けます。すべてOpenAI互換の1つのAPIの裏側で行われます。
売りはお金です。入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり6ドルで、コンテキスト長に関係なく一律です。Sakanaはリリース記事で、出力がSonnet 5、GPT 5.6 Terra、Kimi K3より40〜60%安いと述べ、それでいて "within striking distance of elite models." だとしています。ただし注意点があります。ベンチマークはベンダー報告であること、ルーティングは設計上ブラックボックスであること、EUでは利用できないこと、そしてトップクラスのプロプライエタリモデルは意図的にプールに入っていないことです。
アプリを作っているなら、Fugu Maxはフロンティアに近い出力をより安い請求で手に入れる、本当に興味深い方法です。実際の仕事がサポートチケットの解決なら、モデルはエンジンにすぎません。その周りに従業員を作り上げる必要があり、その部分こそ、eeselのようなAIチームメイトが最初から組み上げた状態で提供するものです。
Sakana Fugu Maxとは何か
ほとんどのモデルのリリースは、より大きなモデルを渡してくれるものです。Sakanaはもっと変わったことをしました。Fugu Maxは、他のモデルを呼び出すモデルです。
仕組みを見るまではマーケティングのように聞こえます。Sakana AIは、元Googleの3人が2023年に創業した東京の研究ラボで、その中にはCTOのLlion Jonesがいます。彼は、元祖Transformer論文 "Attention Is All You Need" の8人の著者の1人です。このラボの賭けは、AIの未来は1つの巨大なモノリスではなく、魚の群れのように協調する "a vast collection of small AI systems" だというものです。Fuguはその考えを製品にしたものです。
Fugu Maxはファミリーの4つ目のモデルで、モデル間の切り替えは同じAPI上で1行のパラメータを変えるだけです。
- Fugu は性能とレイテンシのバランスが取れた、日常使いのデフォルトです。
- Fugu Ultra（現在はv2）は、難しくリスクの高い問題での最高の回答品質に向けて調整されています。
- Fugu Max はコストパフォーマンスに向けて調整されており、ファミリー最大のプールを束ねます。
- Fugu Cyber は、脆弱性調査のようなセキュリティ業務に特化しています。
リリース記事は、Fugu Maxを1つの問いで位置づけています。"What is the best possible output we can deliver at the lowest possible cost?" その答えは、ルーティング先のモデルのプールを広げ、"an unprecedented number of open-weights and specialized models" を取り込み、各サブタスクを実際にそれをこなせる最も安いモデルに送ることです。SakanaはMaxとUltra v2を "not separate products" と呼び、"the same core orchestration architecture optimized for two distinct missions" だとしています。Maxは請求額を下げ、Ultraは上限を引き上げます。
オーケストレーションの実際の仕組み
ここが、私が本当に巧みだと思う部分です。Fugu Maxを呼び出すとき、1つの重みのネットワークと話しているわけではありません。リクエストごとに誰が作業するかを決めるコーディネーターと話しているのです。
コーディネーター自体は、オーケストレーションのために訓練された小さなモデルで、2本のICLR 2026論文に基づいています。TRINITYは、複数ターンにわたってLLMの集合にThinker、Worker、Verifierの役割を割り当てる、進化的に得られたコーディネーターです。The Conductorは、強化学習で自然言語による協調戦略を見つけ出すよう訓練され、多様なプールが単一のワーカーに勝てるようにします。平たく言えば、システムは手書きのパイプラインに従うのではなく、任せ方を学習したのであり、自分自身のインスタンスを再帰的に呼び出すことさえできます。
Sakanaのアーキテクチャ図は、リクエストからルーティング、統合された回答まで、同じ考え方を示しています。
開発者にとっての魅力は、これらすべてが1つのエンドポイントの裏に隠れていることです。タスクごとにルーティングされる専門モデルというマルチエージェントシステムの利点を、自分で構築・保守せずに得られます。これは、優れたAIエージェントが本来どう動くべきかの、本物の反響です。1つのモデルにすべてをやらせるのではなく、各ステップに適したツールを選ぶということです。
OpenRouterのモデルページから、Maxバリアントについて知っておくべき点をいくつか挙げます。
- 100万トークンのコンテキスト。テキスト、画像、PDFを入力でき、出力はテキストです。
- 設定可能な推論の強度：high、xhigh、max。
- 関数呼び出し、構造化出力、組み込みのWeb検索とWeb取得。
- エージェントのプールは固定です。 基本のFuguモデルと違い、コンソールからFugu Maxの特定のモデルをオン・オフすることはできません。
- オーケストレーションのトークンは通常のトークンとして課金されます。 エージェント間の内部トラフィックもあなたのメーターに載るため、下のコスト計算で重要になります。
ベンチマークとその読み方
Fugu Maxに関するSakanaの主張は強力ですが、すべてベンダー報告です。独立した証拠というより、ベンダーが最もよく見せた姿として受け止めるのがよいと思います。
リリース記事によると、Fugu Maxは6つのベンチマークで総合最高スコアを達成（Terminal Bench 2.1、GPQAD、AA-LCR、GDP.pdf、AutomationBench、SWEFish）し、"expands the cost-performance Pareto frontier on seven out of ten benchmarks." だとされています。効率の打ち出しこそが本当のポイントで、エリートモデルに近い性能を "two to six times lower cost." で実現するというものです。
兄弟モデルのFugu Ultra v2は同じ日に、より強い数字とともに登場しました。視覚的推論ベンチマークのChartographyでは、Ultra v2は48.3で、Opus 5の27.3、Fable 5の29.5を上回ります。実世界のソフトウェアエンジニアリングのベンチマークDeepSWEでは74.3に達し、Sakanaによれば、トークンあたり3〜5倍高いモデルを上回るとのことです。
3つの注意点が全体像を正直に保ちます。そしてSakanaはそのすべてを自ら述べています。
- SWEFishはSakana独自の社内ベンチマークです。 自社のコーディング課題を反映したもので、第三者によるテストではありません。
- 最強のプロプライエタリモデルはプールに入っていません。 Fable 5、Fable 5.1、GPT-6-Astraは、Fuguが束ねるモデルに含まれていないと、Sakanaは明言しています。それらなしでフロンティアモデルに勝つことが彼らの主張のポイントですが、同時にプールがオープンモデルと中堅モデルでできていることも意味します。
- ルーティングは設計上ブラックボックスです。 あるクエリにどの基盤モデルが答えたのかはSakanaは教えてくれないため、リクエストごとの構成を監査することはできません。
最後の点は、規制の厳しい環境や安全性が重要な環境の人にとっては本物のトレードオフです。そして、ベンチマークの表を信じるよりも実データでテストするほうがよい理由も同じです。
料金：実際の数字
Fugu Maxの料金は公開されていて、ありがたいことに一律です。Fugu Ultra v2を対比として並べた全体像は次のとおりです。
| 項目 | Fugu Max (v1.0) | Fugu Ultra v2（標準） | Fugu Ultra v2（>272K） |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100万トークン | $2.00 | $5.00 | $10.00 |
| 出力 / 100万トークン | $6.00 | $30.00 | $45.00 |
| キャッシュ入力 / 100万 | $0.25 | $0.50 | $1.00 |
| コンテキスト追加料金 | なし（一律） | 272Kトークン超 | 適用 |
| Web検索 / 取得 | 1回 $0.007 | 1回 $0.007 | 1回 $0.007 |
一律の料金設計はFugu Maxの最もわかりやすい売りです。Sakanaによれば、2ドル/6ドルのレートは "regardless of context length" で適用されるため、90万トークンのプロンプトでも短いプロンプトと同じトークン単価です。これは珍しく、大きなドキュメントを投げ込むなら便利です。
サブスクリプションのほうが合うなら3つあり、どのティアもすべてのFuguモデルにアクセスできます。
| プラン | 価格 | 利用枠 |
|---|---|---|
| Standard | $20/月 | 基本 |
| Pro | $100/月 | Standardの10倍 |
| Max | $200/月 | Standardの20倍 |
名前の落とし穴があります。サブスクリプションの「Max Plan」は、モデルの「Fugu Max」とは別物です。 200ドルのプランはすべてのモデルを含む利用枠で、Fugu Maxはその中の1つのモデルです。
2つの注記が実際のコストを変えます。第一に、オーケストレーションのトークンも計測されるため、複数のエージェントに展開されるリクエストは単一モデルの呼び出しより多くのトークンを消費します。つまり、トークン単価が低くても回答あたりの請求が低いとは限りません。Sakanaは "never stacks fees" と約束し、"a single rate based on the top-tier model involved." で課金するとしてこれを和らげています。第二に、実際にはキャッシュが大きく効きます。Fugu Maxの最初の数日間のOpenRouterのライブパネルでは、加重平均の実効入力価格は定価の2ドルに対して100万あたり約0.61ドルで、79.4%のキャッシュヒット率が押し下げており、速度は毎秒約29トークンでした。
実際の評判
Fugu Max自体のリリースはネット上では静かでしたが、6月の一般提供開始以来、Fugu全体のオーケストレーションというアプローチをめぐる議論は活発です。批判はMaxにも同じく当てはまるので、読む価値があります。（これらはMaxバリアントに限らず、Fuguのオーケストレーションモデル全般への反応です。）
主流の批判は「なぜルーターにお金を払うのか」です。一般提供のHacker Newsスレッドの上位コメントの1つが、その空気をよく捉えていました。
"You pay $200/month to Anthropic, $200/month to OpenAI, $200/month to Cursor, $200/month to Google, and seeing that it didn't come to a nice round $1024/month, you pay $200/month to Sakana to coordinate it all, because why not."
技術者にとってはこれが本当の問いです。安いオープンモデルとオーケストレーターを自分で組めるのに、何を買っているのか。スレッドの多くでは、答えは「足りない」でした。ただ、公平な反論もあり、それが正直な見方だと思います。
"Kind of shocking - a model comes out that beats mythos and offers a reasonable price and it ... gets downvoted? ... it's a genuine accomplishment to hit those benchmarks and offer a reasonable plan?"
また少なくとも1人のユーザーが、Fugu Ultraをアドバイザーとして、より高速なドライバーモデルと組み合わせた、実際に動くセットアップを報告していました。
"Happy user here, pairing it with Composer 2.5, with Fugu Ultra as advisor and Fugu as planner... Worth it if your harness can split advisor from worker."
私の見方：Fugu Maxは確かに賢いエンジニアリングであり、「オーケストレーションを自前で作らず、マネージドで買う」という提案は、ルーティング層を保守したくないチームにとって現実的です。既存のモデル費用に加えて別の請求を払う価値があるかは、そうでなければ自分でどれだけのオーケストレーションを作るかにかかっています。
モデルが終わり、仕事が始まるところ
私が何度も立ち返る区別があります。曖昧になりやすいからです。Fugu Maxはインフラです。エンジンであって、従業員ではありません。
モデルは、ルーティングがどれほど賢くても、返してくれるのはトークンです。それを解決済みのサポートチケットに変えるには、ヘルプデスクに接続し、製品とポリシーを教え、注文の照会やチケットのタグ付けの権限を与え、いつ人に引き継ぐかを決め、実際の顧客に触れる前に安全だと証明する必要があります。「有能なモデル」と「仕事をこなすチームメイト」の間のこの溝が、実際のプロジェクトの大半であり、ベンチマークが決して測らない部分です。
これはまさにFugu自身の成功の裏にあるトレードオフです。ほとんどのチームはマルチエージェントの配管を自分で作りたくありません。同じ論理が1段上でも当てはまります。カスタマーサポートでも、モデルの周りに従業員を丸ごと作りたいとは思わないでしょう。
eeselを試す：エンジンではなくチームメイト
その溝を埋めるのがeeselです。eeselはAIチームメイトのプラットフォームです。特定の仕事のために即戦力のチームメイトを採用でき、それぞれが役割に必要なスキル、連携、会社のコンテキストを備えて加わります。AIヘルプデスクのチームメイトは、既存のキューに参加し、注文や記録を照会し、チケットにタグを付け、返信を下書きまたは送信します。すべて、すでに使っているヘルプデスクの中で行われます。
モデルの記事として重要な点：モデルを選ぶ必要が一切ありません。 eeselは裏側でフロンティアモデルを使って動き、その選択を代わりに行うので、決めるのは「Fugu MaxかSonnet 5か」ではなく、「チケットを解決してほしいか」です。過去のチケットとヘルプセンターで学習し、ZendeskやFreshdesk、Gorgiasなど1000以上のツールに接続し、何より、顧客に回答する前に過去のチケットでシミュレーションできます。これは、Fuguの不透明なルーティングには提供できないリハーサルです。
ターミナルで作業するなら、eeselには本格的なプログラマブルなインターフェースもあります。eesel CLI（@eesel/cli）とそのMCPサーバーを使えば、人、スクリプト、Claude Codeのようなコーディングエージェントが、ダッシュボードと同じチームメイトとワークスペースを操作できます。連携の接続、チームメイトの常設指示の編集、eesel activity による全実行の確認、人が介在する形でのアクションの承認・拒否がすべてJSONで行え、--dry-run フラグを使えば、書き込みが実行する正確な呼び出しを送信前に表示できます。
Fugu Maxは、「自分のアプリにはどのモデルを使うべきか」という問いへの優れた答えです。もしあなたの問いが「実際にもっと多くのチケットを解決するにはどうすればいいか」なら、eeselを試すことができます。無料で、クレジットカードも営業との通話も不要で、数分でチームメイトを稼働させられます。
よくある質問
Sakana Fugu Maxとは何ですか？
Sakana Fugu Maxは、2026年9月11日にリリースされたコストパフォーマンス重視のAIモデルです。自分で答えるのではなく、学習済みのコーディネーターが、OpenAI互換の1つのAPIの裏にあるオープンウェイトモデルや特化モデルのプールへ、リクエストごとに振り分けます。Sakana Fuguファミリーの中では、Fugu、Fugu Ultra、Fugu Cyberと並ぶモデルです。
Sakana Fugu Maxの料金はいくらですか？
SakanaのFAQによると、Fugu Maxの料金は入力が100万トークンあたり2ドル、出力が100万トークンあたり6ドル、キャッシュされた入力が100万トークンあたり0.25ドルで、コンテキスト長に関係なく一律です。Web検索とWeb取得の呼び出しは1回あたり0.007ドルです。サブスクリプションは月額20ドル（Standard）、100ドル（Pro）、200ドル（Max）です。
Fugu Maxは単一のフロンティアモデルより優れていますか？
Sakanaは、Fugu Maxが6つのベンチマークで総合1位であり、出力コストがSonnet 5、GPT 5.6 Terra、Kimi K3より40〜60%安いと報告しています。これらはベンダー報告の数字であり、Fable 5のようなトップクラスのプロプライエタリモデルはプールに含まれていないため、あくまで出発点として受け止め、自分のタスクで試してください。サポートチケットの解決が目的なら、生のモデルよりも、仕事全体を担うAIチームメイトのほうが重要になることが多いです。
Sakana Fugu Maxにはどこからアクセスできますか？
ホスト型APIのみで、console.sakana.ai、OpenRouter、Vercel AI Gateway、opencodeから利用できます。Sakanaがコンプライアンス対応を進めている間は、EUおよびEEAでは利用できません。
カスタマーサポートを自動化するのにFugu Maxのようなモデルは必要ですか？
いいえ。モデルはその上に構築する生のインフラです。サポート用途では、eeselのようなAIチームメイトが、モデル選び、ナレッジ、アクションをすでに担い、既存のヘルプデスクに接続し、本番稼働の前に過去のチケットでシミュレーションできます。ルールベースのチャットボットとの比較もご覧ください。