Fugu Ultra v2 הוא המהדורה מוכוונת הביצועים של מערכת Sakana AI לתיאום מודלים שנלמד באימון. הוא מתאם מודלים מומחים להסקה רב־שלבית מורכבת, למחקר ולעבודת תוכנה בכל שכבות המערכת. היצרנית מדגישה במיוחד במהדורה זו הסקה מתמשכת על חומר חזותי ומובנה. הוא נבדל מ־Fugu Max ומגרסת Fugu Ultra הקודמת.
המערכת משתמשת במתאם מאומן כדי לבחור, להאציל, לאמת ולשלב עבודה בתוך מאגר מומחים. בקשה יכולה לכלול כמה תרומות משלימות לפני הרכבת התשובה הסופית. תיאום זה הוא יכולת של מודל היצרנית; היישום עדיין מספק את המשימה, את החומר הרלוונטי וכל תצפית חיצונית שתהליך העבודה שלו דורש.
היצרנית קובעת את מאגר הסוכנים המלא עבור בחירת Ultra, בעוד המתאם בוחר כיצד להשתמש בו למשימה. הדבר נבדל מהנחה שהמשתמש יכול להגדיר כל מודל משתתף בנפרד. Sakana גם מבחינה בין הדגש של Ultra על עומק התשובה לבין ההתמקדות של Max בשילובים יעילים. תיאום מעמיק יותר עשוי לדרוש זמן תגובה רב יותר, כפי שמסבירה השוואת היצרנית.
למשימה חזותית או לניתוח נתונים, ספקו את התרשים, הטבלה או התצפיות הרלוונטיות והגדירו את השאלה שיש להכריע בה. בקשו את הממצא, את הראיות התומכות בו ואת פרשנות הביניים הדרושה להערכתו. תוצר שימושי יכול לשלב מסקנה תמציתית עם תיאור מובנה של הנתונים, במקום להשאיר את הניתוח כאוסף תצפיות מנותקות.
בעבודת תוכנה, ציינו את ההתנהגות הצפויה, את המקור הרלוונטי ואת תוצאות הבדיקות הנוכחיות. בקשו הצעת שינוי ממוקדת עם התנאים שיקבעו אם היא עובדת. בתהליך מחובר, החזירו את תוצאת הביצוע בפועל, כדי שהשלב הבא יוכל לטפל בכשל מוחשי או לשמור על שינוי מוצלח. כך נוצרת משימה סביב ראיות ותוצר מוגמר, במקום בקשה פתוחה לשפר את הקוד.
לחקירת מחקר, הגדירו את התחום ואת מבנה הדוח הסופי. הדוח יכול להפריד בין ממצאים מבוססים, פרשנויות מתחרות ותלויות שטרם נפתרו. גרסת v2 של Sakana מציינת תאריך חיתוך של מידע האימון ב־28 באוגוסט 2026; ראיות חיצוניות שסופקו או נשלפו למשימה נפרדות מהיסטוריית האימון הזו. שמרו על ההבחנה כאשר שואלים על מידע המשתנה לאורך זמן.
", "aboutText": "Fugu Ultra v2 הוא המהדורה מוכוונת הביצועים של מערכת Sakana AI לתיאום מודלים שנלמד באימון. הוא מתאם מודלים מומחים להסקה רב־שלבית מורכבת, למחקר ולעבודת תוכנה בכל שכבות המערכת. היצרנית מדגישה במיוחד במהדורה זו הסקה מתמשכת על חומר חזותי ומובנה. הוא נבדל מ־Fugu Max ומגרסת Fugu Ultra הקודמת.\n\nהמערכת משתמשת במתאם מאומן כדי לבחור, להאציל, לאמת ולשלב עבודה בתוך מאגר מומחים. בקשה יכולה לכלול כמה תרומות משלימות לפני הרכבת התשובה הסופית. תיאום זה הוא יכולת של מודל היצרנית; היישום עדיין מספק את המשימה, את החומר הרלוונטי וכל תצפית חיצונית שתהליך העבודה שלו דורש.\n\nהיצרנית קובעת את מאגר הסוכנים המלא עבור בחירת Ultra, בעוד המתאם בוחר כיצד להשתמש בו למשימה. הדבר נבדל מהנחה שהמשתמש יכול להגדיר כל מודל משתתף בנפרד. Sakana גם מבחינה בין הדגש של Ultra על עומק התשובה לבין ההתמקדות של Max בשילובים יעילים. תיאום מעמיק יותר עשוי לדרוש זמן תגובה רב יותר, כפי שמסבירה השוואת היצרנית.\n\nלמשימה חזותית או לניתוח נתונים, ספקו את התרשים, הטבלה או התצפיות הרלוונטיות והגדירו את השאלה שיש להכריע בה. בקשו את הממצא, את הראיות התומכות בו ואת פרשנות הביניים הדרושה להערכתו. תוצר שימושי יכול לשלב מסקנה תמציתית עם תיאור מובנה של הנתונים, במקום להשאיר את הניתוח כאוסף תצפיות מנותקות.\n\nבעבודת תוכנה, ציינו את ההתנהגות הצפויה, את המקור הרלוונטי ואת תוצאות הבדיקות הנוכחיות. בקשו הצעת שינוי ממוקדת עם התנאים שיקבעו אם היא עובדת. בתהליך מחובר, החזירו את תוצאת הביצוע בפועל, כדי שהשלב הבא יוכל לטפל בכשל מוחשי או לשמור על שינוי מוצלח. כך נוצרת משימה סביב ראיות ותוצר מוגמר, במקום בקשה פתוחה לשפר את הקוד.\n\nלחקירת מחקר, הגדירו את התחום ואת מבנה הדוח הסופי. הדוח יכול להפריד בין ממצאים מבוססים, פרשנויות מתחרות ותלויות שטרם נפתרו. גרסת v2 של Sakana מציינת תאריך חיתוך של מידע האימון ב־28 באוגוסט 2026; ראיות חיצוניות שסופקו או נשלפו למשימה נפרדות מהיסטוריית האימון הזו. שמרו על ההבחנה כאשר שואלים על מידע המשתנה לאורך זמן.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
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 של Sakana AI מתאם מאגר מודלים מומחים להסקה מורכבת, למחקר ולפיתוח תוכנה. המהדורה מדגישה עבודה מתמשכת עם חומר חזותי ומובנה ותוצאה סופית המורכבת מתרומות הסוכנים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Fugu Ultra v2 הוא המהדורה מוכוונת הביצועים של מערכת Sakana AI לתיאום מודלים שנלמד באימון. הוא מתאם מודלים מומחים להסקה רב־שלבית מורכבת, למחקר ולעבודת תוכנה בכל שכבות המערכת. היצרנית מדגישה במיוחד במהדורה זו הסקה מתמשכת על חומר חזותי ומובנה. הוא נבדל מ־Fugu Max ומגרסת Fugu Ultra הקודמת.
המערכת משתמשת במתאם מאומן כדי לבחור, להאציל, לאמת ולשלב עבודה בתוך מאגר מומחים. בקשה יכולה לכלול כמה תרומות משלימות לפני הרכבת התשובה הסופית. תיאום זה הוא יכולת של מודל היצרנית; היישום עדיין מספק את המשימה, את החומר הרלוונטי וכל תצפית חיצונית שתהליך העבודה שלו דורש.
היצרנית קובעת את מאגר הסוכנים המלא עבור בחירת Ultra, בעוד המתאם בוחר כיצד להשתמש בו למשימה. הדבר נבדל מהנחה שהמשתמש יכול להגדיר כל מודל משתתף בנפרד. Sakana גם מבחינה בין הדגש של Ultra על עומק התשובה לבין ההתמקדות של Max בשילובים יעילים. תיאום מעמיק יותר עשוי לדרוש זמן תגובה רב יותר, כפי שמסבירה השוואת היצרנית.
למשימה חזותית או לניתוח נתונים, ספקו את התרשים, הטבלה או התצפיות הרלוונטיות והגדירו את השאלה שיש להכריע בה. בקשו את הממצא, את הראיות התומכות בו ואת פרשנות הביניים הדרושה להערכתו. תוצר שימושי יכול לשלב מסקנה תמציתית עם תיאור מובנה של הנתונים, במקום להשאיר את הניתוח כאוסף תצפיות מנותקות.
בעבודת תוכנה, ציינו את ההתנהגות הצפויה, את המקור הרלוונטי ואת תוצאות הבדיקות הנוכחיות. בקשו הצעת שינוי ממוקדת עם התנאים שיקבעו אם היא עובדת. בתהליך מחובר, החזירו את תוצאת הביצוע בפועל, כדי שהשלב הבא יוכל לטפל בכשל מוחשי או לשמור על שינוי מוצלח. כך נוצרת משימה סביב ראיות ותוצר מוגמר, במקום בקשה פתוחה לשפר את הקוד.
לחקירת מחקר, הגדירו את התחום ואת מבנה הדוח הסופי. הדוח יכול להפריד בין ממצאים מבוססים, פרשנויות מתחרות ותלויות שטרם נפתרו. גרסת v2 של Sakana מציינת תאריך חיתוך של מידע האימון ב־28 באוגוסט 2026; ראיות חיצוניות שסופקו או נשלפו למשימה נפרדות מהיסטוריית האימון הזו. שמרו על ההבחנה כאשר שואלים על מידע המשתנה לאורך זמן.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות sakana/fugu-ultra-v2 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.01 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.06 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.001 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.01 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.06 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.001 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.02 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.09 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra sakana/fugu-ultra-v2
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
sakana/fugu-ultra-v2Fugu Ultra v2 של Sakana AI מתאם מאגר מודלים מומחים להסקה מורכבת, למחקר ולפיתוח תוכנה. המהדורה מדגישה עבודה מתמשכת עם חומר חזותי ומובנה ותוצאה סופית המורכבת מתרומות הסוכנים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Fugu Ultra v2 הוא המהדורה מוכוונת הביצועים של מערכת Sakana AI לתיאום מודלים שנלמד באימון. הוא מתאם מודלים מומחים להסקה רב־שלבית מורכבת, למחקר ולעבודת תוכנה בכל שכבות המערכת. היצרנית מדגישה במיוחד במהדורה זו הסקה מתמשכת על חומר חזותי ומובנה. הוא נבדל מ־Fugu Max ומגרסת Fugu Ultra הקודמת.
המערכת משתמשת במתאם מאומן כדי לבחור, להאציל, לאמת ולשלב עבודה בתוך מאגר מומחים. בקשה יכולה לכלול כמה תרומות משלימות לפני הרכבת התשובה הסופית. תיאום זה הוא יכולת של מודל היצרנית; היישום עדיין מספק את המשימה, את החומר הרלוונטי וכל תצפית חיצונית שתהליך העבודה שלו דורש.
היצרנית קובעת את מאגר הסוכנים המלא עבור בחירת Ultra, בעוד המתאם בוחר כיצד להשתמש בו למשימה. הדבר נבדל מהנחה שהמשתמש יכול להגדיר כל מודל משתתף בנפרד. Sakana גם מבחינה בין הדגש של Ultra על עומק התשובה לבין ההתמקדות של Max בשילובים יעילים. תיאום מעמיק יותר עשוי לדרוש זמן תגובה רב יותר, כפי שמסבירה השוואת היצרנית.
למשימה חזותית או לניתוח נתונים, ספקו את התרשים, הטבלה או התצפיות הרלוונטיות והגדירו את השאלה שיש להכריע בה. בקשו את הממצא, את הראיות התומכות בו ואת פרשנות הביניים הדרושה להערכתו. תוצר שימושי יכול לשלב מסקנה תמציתית עם תיאור מובנה של הנתונים, במקום להשאיר את הניתוח כאוסף תצפיות מנותקות.
בעבודת תוכנה, ציינו את ההתנהגות הצפויה, את המקור הרלוונטי ואת תוצאות הבדיקות הנוכחיות. בקשו הצעת שינוי ממוקדת עם התנאים שיקבעו אם היא עובדת. בתהליך מחובר, החזירו את תוצאת הביצוע בפועל, כדי שהשלב הבא יוכל לטפל בכשל מוחשי או לשמור על שינוי מוצלח. כך נוצרת משימה סביב ראיות ותוצר מוגמר, במקום בקשה פתוחה לשפר את הקוד.
לחקירת מחקר, הגדירו את התחום ואת מבנה הדוח הסופי. הדוח יכול להפריד בין ממצאים מבוססים, פרשנויות מתחרות ותלויות שטרם נפתרו. גרסת v2 של Sakana מציינת תאריך חיתוך של מידע האימון ב־28 באוגוסט 2026; ראיות חיצוניות שסופקו או נשלפו למשימה נפרדות מהיסטוריית האימון הזו. שמרו על ההבחנה כאשר שואלים על מידע המשתנה לאורך זמן.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות sakana/fugu-ultra-v2 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.01 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.06 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.001 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכולל272,000 | חיוב קלט · טוקני קלט $0.01 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.06 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.001 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 2 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-272,000 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.02 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.09 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.002 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "sakana/fugu-ultra-v2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra sakana/fugu-ultra-v2
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
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.