Fugu Ultra V2
Réseau Neuronal
Fugu Ultra V2 est un modèle Sakana AI avec orchestration multi-agents pour tâches complexes, disponible via l'API BotHub.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Fugu Ultra V2?
Fugu Ultra v2 est le modèle phare de la famille Fugu du laboratoire Sakana AI. Sa particularité réside dans sa conception : il ne s'agit pas d'un réseau neuronal monolithique, mais d'un système d'orchestration multi-agents entraîné, où le modèle linguistique répartit le travail entre les agents et synthétise leurs résultats en une réponse commune. Au sein de la famille Fugu, la version Ultra offre des performances supérieures, idéale pour les tâches complexes nécessitant plusieurs étapes. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : payez en roubles avec une carte russe, uniquement pour les jetons consommés, sans expiration. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre : comparez les réponses et changez de modèle sans réécrire le code grâce à l'API unifiée de BotHub. Le trafic est chiffré, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Cas d'utilisation : décomposer des tâches complexes, créer des pipelines d'agents, agréger des informations provenant de multiples sources, intégrer le modèle via API ou comparer ses réponses avec d'autres modèles du catalogue.Questions fréquentes sur Fugu Ultra V2
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel de Sakana avec une fenêtre de contexte allant jusqu'à 1 000 000 de jetons, acceptant texte, images et documents. Idéal pour les bases de code volumineuses, le refactoring, le débogage, l'analyse de rapports et contrats, ainsi que les tâches d'analyse et STEM.
Jusqu'à 128 000 jetons par réponse, suffisant pour une documentation volumineuse, un grand module de code ou l'analyse détaillée d'un long document. Pour des résultats plus longs, divisez la tâche en étapes et transmettez le fragment précédent dans la requête suivante via l'API.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle construit une chaîne de déductions au lieu de répondre par la première option venue. C'est visible en mathématiques, logique, analyse d'exigences et débogage de code. Sur BotHub, vous payez à l'usage, donc les longs raisonnements ne sont pas limités par un abonnement.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. C'est essentiel pour les agents, les bots accédant à vos services et les pipelines où la réponse est directement intégrée au code. L'API BotHub, compatible OpenAI, permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents, oui : captures d'écran, schémas, graphiques et fichiers complets, sans parsing préalable. Aucune mention concernant l'audio et la vidéo dans nos données, ne comptez donc pas dessus — testez le format souhaité directement dans l'interface.
La langue des prompts et des réponses n'est pas spécifiée dans nos données, nous ne pouvons donc pas garantir la qualité du russe. La méthode la plus honnête est de tester deux ou trois requêtes types et de comparer avec un autre modèle : sur BotHub, le changement se fait en un clic et le paiement s'effectue en roubles.