Fugu Ultra v2 je výkonnostně zaměřená edice naučeného systému společnosti Sakana AI pro orchestraci modelů. Koordinuje expertní modely pro složité vícekrokové uvažování, rešerše a vývoj celého softwarového řešení. Výrobce u této edice zvlášť zdůrazňuje soustavné uvažování nad vizuálním a strukturovaným materiálem. Liší se od Fugu Max i od dřívějšího vydání Fugu Ultra.
Systém používá naučeného koordinátora, který v rámci skupiny expertů vybírá, deleguje, ověřuje a syntetizuje práci. Požadavek může před sestavením konečné odpovědi zahrnout několik vzájemně se doplňujících příspěvků. Tato orchestrace je schopností modelu výrobce; aplikace nadále dodává úlohu, relevantní materiál a případná externí pozorování potřebná pro její postup.
Výrobce u varianty Ultra pevně stanovuje celou skupinu agentů, zatímco koordinátor volí, jak ji pro úlohu použít. To se liší od předpokladu, že uživatel může jednotlivě nastavit každý zapojený model. Sakana také rozlišuje důraz Ultra na hloubku odpovědi od zaměření Max na efektivní kombinace. Hlubší koordinace může vyžadovat delší dobu odpovědi, jak vysvětluje porovnání výrobce.
U vizuálního nebo datově analytického zadání dodejte graf, tabulku nebo příslušná pozorování a definujte otázku, kterou je třeba vyřešit. Požadujte zjištění, podklady, které je podporují, a mezikrokovou interpretaci potřebnou k jeho posouzení. Užitečný výstup může spojit stručný závěr se strukturovaným popisem dat, místo aby analýza zůstala souborem nespojených pozorování.
Při práci se softwarem určete očekávané chování, příslušný zdrojový kód a výsledky současných kontrol. Požadujte cílený návrh změny s podmínkami, které prokážou, zda funguje. V propojeném postupu vraťte skutečný výsledek provedení, aby další krok mohl řešit konkrétní chybu nebo ponechat úspěšnou změnu. Vzniká tak úloha postavená na podkladech a dokončeném výstupu, místo otevřené žádosti o zlepšení kódu.
U rešeršního průzkumu definujte rozsah a strukturu konečné zprávy. Zpráva může oddělit doložená zjištění, soupeřící interpretace a nevyřešené závislosti. Vydání v2 společnosti Sakana uvádí uzávěrku trénovacích informací 28. srpna 2026; externí podklady dodané nebo získané pro úlohu jsou od této trénovací historie oddělené. Při dotazech na informace měnící se v čase toto rozlišení zachovejte.
", "aboutText": "Fugu Ultra v2 je výkonnostně zaměřená edice naučeného systému společnosti Sakana AI pro orchestraci modelů. Koordinuje expertní modely pro složité vícekrokové uvažování, rešerše a vývoj celého softwarového řešení. Výrobce u této edice zvlášť zdůrazňuje soustavné uvažování nad vizuálním a strukturovaným materiálem. Liší se od Fugu Max i od dřívějšího vydání Fugu Ultra.\n\nSystém používá naučeného koordinátora, který v rámci skupiny expertů vybírá, deleguje, ověřuje a syntetizuje práci. Požadavek může před sestavením konečné odpovědi zahrnout několik vzájemně se doplňujících příspěvků. Tato orchestrace je schopností modelu výrobce; aplikace nadále dodává úlohu, relevantní materiál a případná externí pozorování potřebná pro její postup.\n\nVýrobce u varianty Ultra pevně stanovuje celou skupinu agentů, zatímco koordinátor volí, jak ji pro úlohu použít. To se liší od předpokladu, že uživatel může jednotlivě nastavit každý zapojený model. Sakana také rozlišuje důraz Ultra na hloubku odpovědi od zaměření Max na efektivní kombinace. Hlubší koordinace může vyžadovat delší dobu odpovědi, jak vysvětluje porovnání výrobce.\n\nU vizuálního nebo datově analytického zadání dodejte graf, tabulku nebo příslušná pozorování a definujte otázku, kterou je třeba vyřešit. Požadujte zjištění, podklady, které je podporují, a mezikrokovou interpretaci potřebnou k jeho posouzení. Užitečný výstup může spojit stručný závěr se strukturovaným popisem dat, místo aby analýza zůstala souborem nespojených pozorování.\n\nPři práci se softwarem určete očekávané chování, příslušný zdrojový kód a výsledky současných kontrol. Požadujte cílený návrh změny s podmínkami, které prokážou, zda funguje. V propojeném postupu vraťte skutečný výsledek provedení, aby další krok mohl řešit konkrétní chybu nebo ponechat úspěšnou změnu. Vzniká tak úloha postavená na podkladech a dokončeném výstupu, místo otevřené žádosti o zlepšení kódu.\n\nU rešeršního průzkumu definujte rozsah a strukturu konečné zprávy. Zpráva může oddělit doložená zjištění, soupeřící interpretace a nevyřešené závislosti. Vydání v2 společnosti Sakana uvádí uzávěrku trénovacích informací 28. srpna 2026; externí podklady dodané nebo získané pro úlohu jsou od této trénovací historie oddělené. Při dotazech na informace měnící se v čase toto rozlišení zachovejte.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický příklad v angličtině
Compare competing explanations against data\n\nAnalyze this supplied table: week 1, 100 visits and 10 signups; week 2, 200 visits and 12 signups. Team hypothesis A says conversion improved; hypothesis B says traffic grew while conversion fell. Calculate the relevant rates, compare both interpretations and list one missing fact needed to investigate the cause.Rate calculations, an evidence-based comparison of the hypotheses and one causal-information gap.Check that signup counts and conversion rates are kept distinct and that no causal explanation is presented as established.sakana/fugu-ultra-v2Fugu Ultra v2 společnosti Sakana AI koordinuje skupinu expertních modelů pro složité uvažování, rešerše a vývoj softwaru. Edice klade důraz na soustavnou práci s vizuálním a strukturovaným materiálem a na konečný výsledek sestavený z příspěvků agentů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Fugu Ultra v2 je výkonnostně zaměřená edice naučeného systému společnosti Sakana AI pro orchestraci modelů. Koordinuje expertní modely pro složité vícekrokové uvažování, rešerše a vývoj celého softwarového řešení. Výrobce u této edice zvlášť zdůrazňuje soustavné uvažování nad vizuálním a strukturovaným materiálem. Liší se od Fugu Max i od dřívějšího vydání Fugu Ultra.
Systém používá naučeného koordinátora, který v rámci skupiny expertů vybírá, deleguje, ověřuje a syntetizuje práci. Požadavek může před sestavením konečné odpovědi zahrnout několik vzájemně se doplňujících příspěvků. Tato orchestrace je schopností modelu výrobce; aplikace nadále dodává úlohu, relevantní materiál a případná externí pozorování potřebná pro její postup.
Výrobce u varianty Ultra pevně stanovuje celou skupinu agentů, zatímco koordinátor volí, jak ji pro úlohu použít. To se liší od předpokladu, že uživatel může jednotlivě nastavit každý zapojený model. Sakana také rozlišuje důraz Ultra na hloubku odpovědi od zaměření Max na efektivní kombinace. Hlubší koordinace může vyžadovat delší dobu odpovědi, jak vysvětluje porovnání výrobce.
U vizuálního nebo datově analytického zadání dodejte graf, tabulku nebo příslušná pozorování a definujte otázku, kterou je třeba vyřešit. Požadujte zjištění, podklady, které je podporují, a mezikrokovou interpretaci potřebnou k jeho posouzení. Užitečný výstup může spojit stručný závěr se strukturovaným popisem dat, místo aby analýza zůstala souborem nespojených pozorování.
Při práci se softwarem určete očekávané chování, příslušný zdrojový kód a výsledky současných kontrol. Požadujte cílený návrh změny s podmínkami, které prokážou, zda funguje. V propojeném postupu vraťte skutečný výsledek provedení, aby další krok mohl řešit konkrétní chybu nebo ponechat úspěšnou změnu. Vzniká tak úloha postavená na podkladech a dokončeném výstupu, místo otevřené žádosti o zlepšení kódu.
U rešeršního průzkumu definujte rozsah a strukturu konečné zprávy. Zpráva může oddělit doložená zjištění, soupeřící interpretace a nevyřešené závislosti. Vydání v2 společnosti Sakana uvádí uzávěrku trénovacích informací 28. srpna 2026; externí podklady dodané nebo získané pro úlohu jsou od této trénovací historie oddělené. Při dotazech na informace měnící se v čase toto rozlišení zachovejte.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity sakana/fugu-ultra-v2 | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Text · text UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.01 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.06 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.001 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně272 000 | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.01 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.06 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.001 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 2 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než272 000 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.09 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "sakana/fugu-ultra-v2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='sakana/fugu-ultra-v2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='sakana/fugu-ultra-v2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra sakana/fugu-ultra-v2
Použijte cesty metod uvedené výše.
sakana/fugu-ultra-v2Fugu Ultra v2 společnosti Sakana AI koordinuje skupinu expertních modelů pro složité uvažování, rešerše a vývoj softwaru. Edice klade důraz na soustavnou práci s vizuálním a strukturovaným materiálem a na konečný výsledek sestavený z příspěvků agentů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Fugu Ultra v2 je výkonnostně zaměřená edice naučeného systému společnosti Sakana AI pro orchestraci modelů. Koordinuje expertní modely pro složité vícekrokové uvažování, rešerše a vývoj celého softwarového řešení. Výrobce u této edice zvlášť zdůrazňuje soustavné uvažování nad vizuálním a strukturovaným materiálem. Liší se od Fugu Max i od dřívějšího vydání Fugu Ultra.
Systém používá naučeného koordinátora, který v rámci skupiny expertů vybírá, deleguje, ověřuje a syntetizuje práci. Požadavek může před sestavením konečné odpovědi zahrnout několik vzájemně se doplňujících příspěvků. Tato orchestrace je schopností modelu výrobce; aplikace nadále dodává úlohu, relevantní materiál a případná externí pozorování potřebná pro její postup.
Výrobce u varianty Ultra pevně stanovuje celou skupinu agentů, zatímco koordinátor volí, jak ji pro úlohu použít. To se liší od předpokladu, že uživatel může jednotlivě nastavit každý zapojený model. Sakana také rozlišuje důraz Ultra na hloubku odpovědi od zaměření Max na efektivní kombinace. Hlubší koordinace může vyžadovat delší dobu odpovědi, jak vysvětluje porovnání výrobce.
U vizuálního nebo datově analytického zadání dodejte graf, tabulku nebo příslušná pozorování a definujte otázku, kterou je třeba vyřešit. Požadujte zjištění, podklady, které je podporují, a mezikrokovou interpretaci potřebnou k jeho posouzení. Užitečný výstup může spojit stručný závěr se strukturovaným popisem dat, místo aby analýza zůstala souborem nespojených pozorování.
Při práci se softwarem určete očekávané chování, příslušný zdrojový kód a výsledky současných kontrol. Požadujte cílený návrh změny s podmínkami, které prokážou, zda funguje. V propojeném postupu vraťte skutečný výsledek provedení, aby další krok mohl řešit konkrétní chybu nebo ponechat úspěšnou změnu. Vzniká tak úloha postavená na podkladech a dokončeném výstupu, místo otevřené žádosti o zlepšení kódu.
U rešeršního průzkumu definujte rozsah a strukturu konečné zprávy. Zpráva může oddělit doložená zjištění, soupeřící interpretace a nevyřešené závislosti. Vydání v2 společnosti Sakana uvádí uzávěrku trénovacích informací 28. srpna 2026; externí podklady dodané nebo získané pro úlohu jsou od této trénovací historie oddělené. Při dotazech na informace měnící se v čase toto rozlišení zachovejte.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity sakana/fugu-ultra-v2 | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.01 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.06 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.001 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně272 000 | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.01 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.06 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.001 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 2 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než272 000 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.02 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.09 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.002 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "sakana/fugu-ultra-v2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'sakana/fugu-ultra-v2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'sakana/fugu-ultra-v2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON nebo SSE
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Ailoot Ultra sakana/fugu-ultra-v2
Použijte cesty metod uvedené výše.
Technický příklad v angličtině
Compare competing explanations against data\n\nAnalyze this supplied table: week 1, 100 visits and 10 signups; week 2, 200 visits and 12 signups. Team hypothesis A says conversion improved; hypothesis B says traffic grew while conversion fell. Calculate the relevant rates, compare both interpretations and list one missing fact needed to investigate the cause.Rate calculations, an evidence-based comparison of the hypotheses and one causal-information gap.Check that signup counts and conversion rates are kept distinct and that no causal explanation is presented as established.