📌 この記事の要約

• コスト重視の「Fugu Max」と性能重視の「Fugu Ultra v2」を同時発表
  Sakana AIは2026年9月11日、AIオーケストレーションシステム「Sakana Fugu」の新モデルとして、コスト効率を高めた「Fugu Max」と性能を最大化した「Fugu Ultra v2」を同時にリリースした。

• Fugu Maxは6ベンチマークで最高スコア、出力価格は主要モデルより40〜60%安い
  NemotronなどNVIDIA製オープンウェイトモデルを含む過去最多のモデルと連携し、タスクごとに最小限のモデルへ振り分けることでコストを抑えつつ、Terminal Bench 2.1やGPQA-Dなど6つのベンチマークで最高スコアを記録した。

• Fugu Ultra v2はGPT-6 AstraやClaude Fable 5.1を使わずに高スコアを達成
  複雑な推論やソフトウェア開発向けの上位モデルで、ChartographyやDeepSWEなど8種類中5種類で最高または同率最高スコアを獲得。特定モデルに依存しない構成で、輸出規制やサービス停止の影響を受けにくい。

• 既存ユーザーはAPIパラメーターを1行変えるだけで移行可能
  両モデルとも9月11日からOpenAI互換APIで利用でき、追加の移行作業は不要。料金はFugu Maxが入力2ドル・出力6ドル、Fugu Ultra v2が入力5ドル・出力30ドル（100万トークンあたり）。

はじめに

Sakana AIは2026年9月11日、AIオーケストレーションシステム「Sakana Fugu」の新モデル「Fugu Max」と「Fugu Ultra v2」を同時発表しました。

この記事を読めば、2つのモデルの違いと性能、料金がひと通り分かります。

Sakana AIが「Fugu Max」「Fugu Ultra v2」を同時発表した狙い

今回の同時発表は、コスト効率を高める「Fugu Max」と、性能を最大化する「Fugu Ultra v2」を並べてそろえた点が特徴です。

Sakana AIは、単一の巨大モデルに頼るのではなく、複数のAIモデルをタスクに応じて使い分ける「オーケストレーション」によって、コストと性能の両方を伸ばせると説明しています。同じ基盤を使いながら、目的の異なる2モデルに仕立てたのが今回のリリースです。

Sakana Fuguの仕組みや旧モデルとの違いは、以下の記事をご覧ください。

Sakana Fuguとは？マルチエージェントAPIの特徴を徹底解説

Fugu Max：コストパフォーマンス重視のモデル

Fugu Maxは、NVIDIAのオープンウェイトモデル群「Nemotron」など過去最多のモデルを連携先に加え、タスクごとに最小限のモデルへ振り分けることでコストを抑えています。

性能面では、Terminal Bench 2.1やGPQA-D、SWEFishなど6つのベンチマークで最高スコアを記録しました。10種類中7種類で、既存モデル群が形成するコストと性能の限界ラインを上回っています。

料金は100万トークンあたり入力2ドル、出力6ドルです。この出力価格は、Claude Sonnet 5やGPT-5.6 Terra、Kimi K3より40〜60％低い水準です。

Fugu Ultra v2：性能を最優先したモデル

Fugu Ultra v2は、複雑な多段階推論や自律的な調査、ソフトウェア開発向けの上位モデルです。

視覚情報やデータ解釈力を測る「Chartography」では48.3を記録し、Opus 5の27.3、Fable 5の29.5を上回りました。ソフトウェア工学の「DeepSWE」でも74.3を獲得し、8種類のベンチマークのうち5種類で最高または同率最高スコアを収めています。

注目すべきは、GPT-6 AstraやClaude Fable 5、Fable 5.1を連携先に含めずにこの結果を出している点です。特定モデルに依存しない構成により、輸出規制やサービス停止の影響を受けにくくなるとSakana AIは説明しています。

比較対象となったClaude Fable 5.1の詳細は、以下の記事で解説しています。

Claude Fable 5.1が一般提供開始、性能向上とキャッシュ料金75%値下げの中身

料金と提供開始時期

両モデルとも9月11日から、OpenAI互換APIで利用できます。100万トークンあたりの料金は以下のとおりです。

既存ユーザーはAPIのパラメーターを1行変えるだけで切り替えられ、移行作業は不要です。

よくある質問（FAQ）

Q. Fugu MaxとFugu Ultra v2はどちらを選べばよいですか？ コストを抑えて幅広いタスクをこなすならFugu Maxが向いています。複雑な推論や自律的な調査、ソフトウェア開発など精度優先の場面ではFugu Ultra v2を選ぶとよいでしょう。

Q. 既存のSakana Fuguユーザーは移行が必要ですか？ 必要ありません。APIのパラメーターを1行変更するだけで新モデルに切り替えられます。

Q. Fugu Ultra v2は他社モデルを使っているのですか？ GPT-6 AstraやClaude Fable 5、Fable 5.1は連携先に含まれていません。それでも一部のベンチマークではこれらを上回るスコアを示しています。

まとめ

今回の同時発表は、オーケストレーションという手法でコストと性能の両方を伸ばせることを示したものです。特定モデルに依存しない構成は、価格変動やサービス中断のリスクを抑えたい企業にとっても選択肢になり得ます。導入を検討する際は、自社のタスクがコスト重視か精度重視かを整理したうえで、公式サイトで最新の料金を確認してみてください。

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参照ソース一覧

• Sakana AI公式サイト「Introducing Fugu Max and Ultra v2: Orchestrating the Pareto Frontier」