Innhold Vis
Fugu Max kutter prisen på multi-agent AI, men du kan ikke bruke modellen fra Norge ennå. Sakana AI priser den til 2 dollar per million input-tokens og 6 dollar per million output-tokens. Det tilsvarer omtrent 19 og 56 kroner med en dollarkurs rundt 9,3 kroner.
Poenget er ikke bare enda en modell i en allerede lang meny. Fugu er en lært orkestrator som velger mellom flere AI-modeller, fordeler arbeidet og leverer ett samlet svar gjennom ett API. Med Max prøver Sakana å sende hver deloppgave til den letteste modellen som er god nok, i stedet for å fyre av den dyreste modellen mot alt.
Fugu Ultra v2 ble sluppet samtidig for oppgavene der kvalitet veier tyngre enn pris. De to variantene bruker den samme grunnarkitekturen, men er stilt inn mot hver sin ende av regnestykket. Det er en mer nyttig lansering enn enda en benchmarkkrig mellom enkeltmodeller. Nå begynner orkestrering å ligne et faktisk produktvalg – for dem som faktisk får tilgang.
Hva er Fugu Max og Fugu Ultra v2?
Fugu Max og Fugu Ultra v2 er to utgaver av Sakana AIs lærte multi-agent-orkestrering. Max velger modeller med sikte på best mulig forhold mellom pris og ytelse. Ultra v2 bruker en dypere tilnærming for krevende resonnering, research og programvareutvikling der best mulig sluttresultat er målet.
I en vanlig modell-API velger du modellen før oppgaven starter. Med Fugu velger du i stedet en orkestrator. Den analyserer oppgaven, setter sammen et arbeidsopplegg og kan sende deloppgaver til flere spesialiserte modeller. Sakana beskriver i den tekniske rapporten om Fugu hvordan orkestratormodellen trenes til å lage slike oppgavetilpassede agentstrukturer.
Det er et viktig skille. Fugu Max er ikke én ny, enorm språkmodell som gjør alt alene. Verdien ligger i valgene mellom modellene og i hvordan resultatene settes sammen. Modellutvalget omfatter blant annet åpne og spesialiserte modeller fra NVIDIA Nemotron-familien. Dermed kan Sakana skifte ut deler av laget uten at brukeren må bygge hele arbeidsflyten på nytt.
Hvorfor er Fugu Max den viktigste nyheten?
Fugu Max angriper det største problemet med multi-agent-systemer: De kan bli veldig flinke til å bruke veldig mange tokens. Sakana oppgir en fast pris på 2 dollar per million input-tokens og 6 dollar per million output-tokens, uansett kontekstlengde. Det er cirka 19 og 56 kroner per million tokens med kursen 11. september 2026.
Til sammenligning er orkestrering lett å selge inn med piler, bokser og pene ord om samarbeid. Den vanskelige delen er å bevise at flere modeller gir et bedre resultat enn én god modell uten at kostnaden og ventetiden løper fra gevinsten. I min tidligere gjennomgang av Fugu Ultra var nettopp dette problemet: Den første utgaven kunne bli både tregere og vesentlig dyrere enn en direkte modell på vanlige oppgaver.
Max er Sakana AIs tydelige svar på den innvendingen. Ifølge selskapets lansering utvider modellen forholdet mellom kostnad og ytelse på sju av ti målte tester. Selskapet hevder også best samlet resultat på seks tester, blant annet Terminal Bench 2.1, GPQAD og AutomationBench. Det er lovende, men tallene kommer fra leverandøren. De må behandles som et godt utgangspunkt for testing, ikke som en ferdig dom.
Hva koster de to Fugu-modellene?
Fugu Max koster 2 dollar per million input-tokens og 6 dollar per million output-tokens, omtrent 19 og 56 kroner. Bufret input koster 0,25 dollar, cirka 2,30 kroner. Fugu Ultra v2 er dyrere: 5 dollar inn og 30 dollar ut, cirka 47 og 279 kroner per million tokens.
For Ultra v2 stiger prisen når konteksten passerer 272 000 tokens. Da koster en million input-tokens 10 dollar, omtrent 93 kroner, mens output stiger til 45 dollar, cirka 419 kroner. Sakana AIs pristabell oppgir også at web-søk og henting av nettsider koster 0,007 dollar per kall, rundt 7 øre.
Her ligger haken som fortsatt betyr mest: Orkestreringstokens er reelt forbruk og faktureres. API-svaret skiller dem ut i egne bruksfelter, men de forsvinner ikke fra regningen. En arbeidsflyt som sender mye kontekst fram og tilbake mellom agenter kan derfor koste mer enn listeprisen får det til å se ut som ved første øyekast.
Ikke sammenlign bare pris per million tokens. Sammenlign totalpris per godkjent leveranse. Hvis Max løser oppgaven på første forsøk der en billigere modell trenger tre runder, kan Max være det rimeligste valget. Hvis orkestratoren bruker fem modeller på noe én modell kunne løst direkte, har du bare kjøpt deg en dyrere rundtur.
Hva lover Fugu Ultra v2?
Fugu Ultra v2 er laget for flertrinnsoppgaver der Sakana vil presse kvaliteten så høyt som mulig. Selskapet rapporterer best eller delt best resultat på fem av åtte tester og en plass blant de to beste på sju. Det inkluderer tester av koding, verktøybruk, dokumentforståelse og visuell resonnering.
De to mest omtalte tallene er 48,3 på Chartography og 74,3 på DeepSWE. På Chartography oppgir Sakana 27,3 for Opus 5 og 29,5 for Fable 5. På DeepSWE hevder selskapet at Ultra v2 slår alternativer som koster tre til fem ganger mer per token.
Dette er sterke leverandørtall, ikke en personlig test eller en uavhengig fasit. Benchmarks forteller også mindre om ventetid, variasjon mellom kjøringer og hvor mye intern modelltrafikk som måtte til for å få svaret. For en utvikler er det ofte forskjellen mellom en flott graf og en løsning man faktisk tør å sette i produksjon.
Likevel er én detalj verdt å merke seg: Sakana sier at Ultra v2 nådde resultatene uten Fable 5, Fable 5.1 eller GPT-6 Astra i modellutvalget. Det beviser ikke at systemet er uavhengig av alle proprietære modeller, men det viser hva en utskiftbar modellpool kan bety. Orkestratoren kan forbedres ved å endre laget, uten at hele produktet må bindes til én bestemt toppmodell.
Åpne modeller blir mer nyttige i lag
Den mest spennende retningen er ikke at fem modeller kan rope i munnen på hverandre. Det er at gode, åpne spesialistmodeller kan få tydeligere roller. En liten modell kan håndtere en enkel avklaring, en kodeekspert kan ta en konkret feil, og en sterkere resonneringsmodell kan brukes bare når oppgaven faktisk krever det.
Sakana har allerede jobbet med NVIDIA om å ta Nemotron-modeller inn i Fugu. Det passer godt med utviklingen rundt Nemotron Ultra og den lange konteksten. De to selskapene har også samarbeidet om TwELL for raskere inferens. Én åpen modell trenger ikke slå alle lukkede modeller på alt. Den trenger å være svært god på sin del av jobben og billig nok til å brukes når orkestratoren ber om det.
Det gir også en annen type robusthet. Hvis en leverandør endrer pris, trekker en modell eller stenger et API, kan Sakana i prinsippet bytte den ut i modellpoolen. For bedrifter er det mer konkret enn store ord om AI-suverenitet. Leverandørlåsing merkes først når en kritisk arbeidsflyt må bygges om på fredag kveld.
Men dette krever at rutingen faktisk er god. En orkestrator som velger feil ekspert, lager unødvendige deloppgaver eller mister sammenhengen mellom dem, kan gjøre et enkelt problem vanskeligere. Arkitekturen er lovende nettopp fordi den kan forbedres, men den er ikke magi.
Kan Fugu Max brukes i Norge?
Nei, ikke ennå. Sakana AIs egen produktside sier at Fugu foreløpig ikke tilbys i EU/EØS mens selskapet arbeider med GDPR og andre europeiske krav. Norge er med i EØS, så den praktiske konklusjonen for norske utviklere er enkel: Prisene og modellene er lansert, men tjenesten kan ikke tas i bruk her nå.
Utenfor EU/EØS er begge modellene tilgjengelige gjennom et OpenAI-kompatibelt API. Ifølge Sakana AIs oppstartsveiledning er modell-ID-ene fugu-max og fugu-ultra, der sistnevnte nå peker til Ultra v2.0. Eksisterende Fugu-brukere skal kunne bytte modell med én parameter.
Det betyr at du kan bruke vanlig OpenAI SDK og peke klienten mot https://api.sakana.ai/v1. Responses API, Chat Completions og en Anthropic-kompatibel Messages API støttes. Kontekstvinduet er oppgitt til én million tokens for både Max og Ultra v2, men stor kontekst er fortsatt ikke gratis arbeid. Særlig Ultra får høyere sats over 272 000 tokens.
Den lave migrasjonsterskelen er en reell styrke for dem som har tilgang. De trenger ikke rive ut agentrammeverket for å prøve modellen. Samtidig bør ingen bytte produksjonstrafikk bare fordi endringen tar én linje. En enkel modellparameter kan skjule en ganske stor endring i kostnad, tidsbruk og hvilke underliggende leverandører som behandler dataene.
Slik ville jeg vurdert Fugu Max mot Ultra v2
Velg Fugu Max som første kandidat når kostnad betyr noe og oppgavene varierer. Den er laget for å finne den rimeligste kombinasjonen som fortsatt gjør jobben godt. Ultra v2 hører hjemme på de vanskeligste oppgavene, der en svak leveranse koster mer enn ekstra tokenbruk.
Test begge mot en god enkeltmodell på de samme 20 til 50 virkelige oppgavene. Logg total tokenbruk, orkestreringstokens, ventetid, feilrate og hvor mange leveranser som blir godkjent uten ny runde. Ikke bruk bare et gjennomsnitt. Se også etter de stygge avvikene der én kjøring plutselig tar ti ganger så lang tid eller bruker langt mer kontekst enn normalt.
Deretter kan du rute på ditt eget nivå. Enkle og repeterbare oppgaver kan gå direkte til en billig modell. Ujevne oppgaver kan sendes til Max. De få oppgavene der kvalitet er avgjørende, kan gå til Ultra v2. Jeg liker tanken på at Sakana gjør dette valget inne i modellen, men regnskapet må fortsatt få siste ord.
Orkestrering må bevise mer enn flotte grafer
Fugu Max er et mer overbevisende svar på multi-agent-problemet enn å legge enda flere dyre modeller i samme rom. Fast pris på 2 og 6 dollar per million tokens gjør det mulig å teste lært orkestrering uten at regningen starter på toppmodellnivå. Ultra v2 viser samtidig at arkitekturen kan sikte høyere når oppgaven forsvarer kostnaden. For norske brukere er dette foreløpig en modell å følge, ikke en modell vi faktisk kan sende produksjonstrafikk til.
Jeg er forsiktig optimistisk. Sakana har flyttet spørsmålet fra «kan mange modeller samarbeide?» til «kan de levere mer verdi per krone?». Det er akkurat der denne teknologien må konkurrere. Hvis uavhengige tester bekrefter at Max holder kvaliteten oppe uten å blåse opp den totale tokenbruken, kan dette være generasjonen der ferdigpakket orkestrering går fra spennende forskning til et fornuftig verktøy.
Men ikke kjøp konklusjonen fra benchmarkgrafen. Kjør egne oppgaver, les bruksfeltene i API-svaret og mål prisen på resultatet du faktisk kan bruke. Fugu Max har fått en prislapp som fortjener en skikkelig test. Nå må den vise at alle de små fiskene faktisk svømmer samme vei.
Ofte stilte spørsmål
Hva er forskjellen på Fugu Max og Fugu Ultra v2?
Fugu Max er stilt inn for best mulig forhold mellom kostnad og kvalitet, mens Fugu Ultra v2 prioriterer høyest mulig ytelse på krevende flertrinnsoppgaver. Begge bruker Sakana AIs lærte orkestrering, men Max er det naturlige førstevalget når økonomi betyr mest.
Hvor mye koster Fugu Max per million tokens?
Fugu Max koster 2 dollar per million input-tokens og 6 dollar per million output-tokens, cirka 19 og 56 kroner med kursen 11. september 2026. Bufret input koster 0,25 dollar, omtrent 2,30 kroner. Intern orkestrering inngår i det fakturerte tokenforbruket.
Er Fugu Max tilgjengelig i Norge?
Nei. Sakana AI oppgir at Fugu foreløpig ikke tilbys i EU/EØS mens selskapet arbeider med GDPR og andre europeiske krav. Norge er en del av EØS, så norske utviklere kan ikke bruke den hostede API-tjenesten ennå.
Er Fugu Max én enkelt AI-modell?
Nei. Fugu Max oppfører seg som én modell i API-et, men er en lært orkestrator som fordeler oppgaver mellom en utskiftbar samling av åpne og spesialiserte modeller. Brukeren får ett samlet svar uten å måtte bygge hele multi-agent-systemet selv.
Bør jeg erstatte dagens modell med Fugu Max?
Test først. Sammenlign Max med dagens modell på virkelige oppgaver og mål totalpris, ventetid, orkestreringstokens og andelen svar som godkjennes uten ny runde. Bytt bare hvis kostnaden per ferdig leveranse blir bedre, ikke fordi én leverandørbenchmark ser imponerende ut.
