Sakana Fugu Max は Sakana AI が 2026 年 9 月 11 日に公開した、複数の AI モデルを束ねるオーケストレーション基盤のコスト効率版で、同時公開の Fugu Ultra v2 と同じアーキテクチャを持ちます。
📖 この記事で分かること
- Fugu Max と Fugu Ultra v2 の違いと狙い
- 両モデルの料金と、公式が示すベンチマーク結果
- 既存の Fugu 利用者が移行する際に必要な作業
- 自社発表の数値を読むときの注意点
💡 知っておきたい用語
- オーケストレーション:複数の AI モデルを「現場監督」のように束ね、仕事の内容に応じて担当を割り振る仕組み
- パレートフロンティア:「これ以上コストを下げると性能も落ちる」という、コストと性能の両立限界の線
最終更新日: 2026年9月12日
▶ 公式ページ
- Sakana Fugu 製品ページ・料金(Sakana AI)
- Fugu Max / Fugu Ultra v2 発表ブログ(Sakana AI)
- Sakana AI コンソール(Sakana AI)

Fugu Max と Fugu Ultra v2 の概要
この記事のポイント
- Sakana AI が 2026 年 9 月 11 日、「Fugu Max」と「Fugu Ultra v2」を同時公開しました(2026年9月時点)。
- Fugu Max は入力 2 ドル・出力 6 ドル(100 万トークンあたり)で、公式は Sonnet 5 等より出力料金が 40〜60% 低いとしています。
- Fugu Ultra v2 は Fable 5・Fable 5.1・GPT-6-Astra をプールに含めずに、8 ベンチ中 5 つで最高または同率最高を記録。
- 両方とも OpenAI 互換 API で即日提供。既存の Fugu 利用者はパラメータ 1 行の変更で切り替えられます。
Sakana AI は 9 月 11 日、複数の AI モデルを束ねて動かすオーケストレーション基盤「Sakana Fugu」の新版として、Fugu Max と Fugu Ultra v2 を公開しました。2 つは同じコアのアーキテクチャで、最適化の目標だけが異なります。Fugu Max は「最も安く最良の出力を出す」ことを、Fugu Ultra v2 は「複雑な多段タスクでの最高性能」を狙います。
Fugu は単一のモデルではなく、タスクを解ける中で最も軽いモデルへ動的に振り分ける仕組みです。4 月のベータ、6 月の一般提供と Fugu Ultra v1、7 月の Fugu-Cyber と Claude Code インターフェース、8 月の NVIDIA との協業と続き、今回が 9 月の更新にあたります。
料金とベンチマーク
結論から言うと、Fugu Max はコンテキスト長に関わらず一律料金、Fugu Ultra v2 は 272K トークンを境に料金が変わる 2 段構えです(2026年9月時点)。
Fugu Max の料金は次の通りです。
- 入力 2 ドル / 出力 6 ドル / キャッシュ入力 0.25 ドル(いずれも 100 万トークンあたり)
- web_search と web_fetch は 1 回あたり 0.007 ドル
- 公式は出力料金を Sonnet 5、GPT 5.6 Terra、Kimi K3 より 40〜60% 低いと説明
Fugu Ultra v2 の料金は入力 5 ドル / 出力 30 ドル / キャッシュ入力 0.50 ドルで、コンテキストが 272K トークンを超えると入力 10 ドル / 出力 45 ドル / キャッシュ入力 1.00 ドルに上がります。
性能面では、Fugu Max が Terminal Bench 2.1、GPQAD、AA-LCR、GDP.pdf、AutomationBench、SWEFish の 6 ベンチマークで総合最高スコアを取り、10 ベンチマーク中 7 つでコスト性能の限界線を押し広げたと公式は述べています。上位モデルの 2〜6 分の 1 のコストで「射程圏内」の性能というのが公式の表現です。
Fugu Ultra v2 は 8 ベンチマーク中 5 つ(GDP.pdf、Chartography、SWEFish、DeepSWE、Toolathon)で最高または同率最高、7 つで上位 2 位に入りました。図表を読み解く Chartography では 48.3 で、Opus 5 の 27.3、Fable 5 の 29.5 を上回ります。実務的なソフトウェア開発を測る DeepSWE は 74.3 です。
注意したいのは、Fugu Ultra v2 のモデルプールに Fable 5、Fable 5.1、GPT-6-Astra が含まれていないと公式が明記している点です。学習データのカットオフは 2026 年 8 月 28 日です。
開発者への影響と注意点
既存の Fugu 利用者にとっての変更は小さく、公式によれば「パラメータ 1 行の変更で移行でき、マイグレーションは不要」です。両モデルは OpenAI 互換 API で即日使え、Sakana AI のコンソールから利用できます。月額のサブスクリプション(Standard 20 ドル、Pro 100 ドル、Max 200 ドル)でも Fugu、Fugu Ultra、Fugu Max の全てが対象です(2026年9月時点)。
一方で、数値を読む際には 3 つの前提を押さえておく必要があります。
- ベンチマークの結果はすべて Sakana AI の自社発表で、SWEFish は同社の社内ベンチマークです
- 「上位モデル抜きで達成」という主張は、プールに含まれるモデルの一覧が公開されていないため、外部からは検証しにくい状態です
- コンテキスト長の上限は発表に明記されていません
公式が狙いとして挙げているのは、ベンダーロックインや API の停止、地政学的な混乱、突然のサービス終了からの保護です。差し替え可能なモデルプールを前提にした設計のため、特定の 1 社に依存しない構成を組みたい開発者には検討材料になります。
編集部の見方
編集部は、今回の発表で最も効くのは Ultra v2 の最高値より、Fugu Max の「一律料金で出力 6 ドル」だと見ます。
- 根拠 1: Ultra v2 は 272K 超で料金が 1.5 倍以上に跳ねる一方、Max はコンテキスト長に関わらず一律です(2026年9月時点)。長い文脈を扱うエージェント用途ではコストの見積もりが立てやすいことが採用可否を分けます。
- 根拠 2: OpenAI 互換 API でパラメータ 1 行の変更で切り替えられるため、既存の Fugu 利用者は試すコストがほぼゼロです。
- 根拠 3: 自社ベンチを含む数値は割り引いて読む必要がありますが、料金は公式の料金表に明記された確定情報で、比較の土台として揺らぎません。
- この見方が変わる条件: プールに含まれるモデルの一覧が公開され、Ultra v2 の「上位モデル抜き」が外部で追試されたら、評価の重心は Ultra v2 の性能側に移ります。
よくある質問
Q: Fugu Max と Fugu Ultra v2 はどちらを選べばよいですか?
A: 公式の位置づけでは、コストを優先するなら Fugu Max、複雑な多段タスクでの品質を優先するなら Fugu Ultra v2 です。同じアーキテクチャなので、パラメータの変更だけで切り替えて比較できます。
Q: 既存の Fugu から移行するのに作業は必要ですか?
A: 公式によれば、パラメータ 1 行の変更のみで、マイグレーションは不要です。API は従来と同じ OpenAI 互換 API です。
Q: ベンチマークの数値はどこまで信頼できますか?
A: すべて Sakana AI の自社発表で、SWEFish は社内ベンチマークです。第三者による追試は 2026 年 9 月時点では確認できていません。
まとめ
Sakana AI は 9 月 11 日に Fugu Max と Fugu Ultra v2 を公開し、コスト効率と最高性能を 1 つのアーキテクチャの 2 つの設定として提供し始めました。Fugu Max は入力 2 ドル・出力 6 ドルの一律料金、Fugu Ultra v2 は 272K トークンを境に料金が変わります。ベンチマークは自社発表のため割り引いて読む必要がありますが、OpenAI 互換 API で即日試せる点は開発者にとって確認しやすい材料です。
【用語解説】
- モデルプール: オーケストレーション基盤が振り分け先として持っている AI モデルの一覧。どのモデルが入っているかで性能とコストが決まる
- キャッシュ入力: 同じ内容を繰り返し送る場合に、再利用分を安く扱う料金区分
- コンテキスト: AI が一度の処理で読み込める文章の量。272K は約 27 万トークン
引用元:
- [1] Introducing Fugu Max and Fugu Ultra v2: Orchestrating the Pareto Frontier(Sakana AI)
- [2] Sakana Fugu 製品ページ・料金プラン(Sakana AI)
- [3] Sakana AI Launches Fugu Max and Fugu Ultra v2 for Cheaper, Stronger Multi-Agent Orchestration(MarkTechPost)
この記事について: AI 支援で執筆、編集部が事実確認・編集しています。誤りや追加情報があれば Contact よりお知らせください。
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15 年以上の開発経験を持つソフトウェアエンジニア / テクノロジーライター。AI エージェントの実務活用を研究し、現場や経営者向けセミナーでその知見を発信。本メディア tech-noisy.com では、一次情報に基づく最新ニュース・解説記事を執筆。また、音楽生成 AI による DJ パフォーマンスを企業イベントで行うなど、テクノロジーと表現の融合も探求している。