Fugu Ultra 是 Sakana AI 推出的多智能体 AI 编排模型，为 Sakana Fugu 系列中偏重性能的版本。它通过一个兼容 OpenAI 的 API 接口，协调多个前沿 AI 智能体来完成困难的多步骤任务，适用于答案质量比延迟更重要的场景。
用途 Fugu Ultra 并非传统的单一大型语言模型，而是 Sakana Fugu 系列中的一个编排器模型。该系列模型经过训练，能够理解用户请求，并在一个由专业 LLM 智能体组成的池子上构建自适应工作流。用户面对的是一个统一的模型接口，而 Fugu 在后台负责选择、协调、验证与综合。它主要面向困难的、多步骤的编码、研究与推理任务。
主要能力 Fugu Ultra 采用四步编排流水线，全部隐藏在单次 API 调用之后：
- 理解任务：Fugu 分析任务的复杂度、领域与需求，规划最优工作流。
- 协调专业智能体：将子任务路由给智能体池中最适合的前沿模型，包括编码、推理、研究或验证等专业模型。
- 验证与综合：Fugu 验证各智能体的输出，解决智能体之间的冲突，并综合出最终的高质量答案。 用户只需像调用任何兼容 OpenAI 的 API 一样，向一个 API 端点发送提示即可。 Sakana AI 的技术报告提出，学习式编排可能成为前沿 AI 能力的一种新扩展路径：与其比较哪一个单一模型最好，不如问一个经过训练的系统能否比任何单一模型更好地协调多个强模型来解决问题。
使用方式 Fugu Ultra 提供标准 HTTP API 与基于积分的计费。官方列出的 API 积分方案包括：
- 15,000 积分/月
- 45,000 积分/月
- 90,000 积分/月 方案包含标准 HTTP API 访问、基于积分的计费、带详细日志的按量积分，并可在设置中管理密钥与用量。适合从原型到生产的使用。 站点还提供在线聊天入口（Chat with Fugu Ultra），并提示响应可能不准确，重要信息需自行核实。
适用场景 官方说明 Fugu Ultra 最适合复杂、高价值的工作，即答案质量足以证明更高延迟和成本合理性的任务。示例场景包括：
- 深入研读科学文献，由智能体相互核查事实。
- 协同分析代码库，由专门的安全智能体配合工作。
- 以高准确度和综合能力处理复杂文档。
限制 官方页面列出“已知限制”，但未提供具体内容。以下事实也需注意：
- 基准数据为 Sakana AI 官方报告的数据，独立验证尚待进行。
- 该网站为独立信息站点，与 Sakana AI 无隶属关系。
- 关于是否在欧盟提供，页面以 FAQ 形式提出该问题，但资料未给出答案。
- Fugu 与 Fugu Ultra 的区别、Fugu Ultra 是否为单个大型语言模型、如何访问等，页面以 FAQ 形式列出，但资料未提供具体解答。
