Sakana AI、複数モデルを使い分ける「Fugu Ultra v2.0」「Fugu Max」を公開——独自にフロンティアモデルを除外し、コスト6割減を掲げる

Sakana AIは9月11日、新しいAIモデル「Fugu Ultra v2.0」と「Fugu Max v1.0」を公開したと発表しました。
Fuguは単一のモデルではなく、リクエストごとに複数のモデルへタスクを振り分け、その結果を統合して返す「オーケストレーター」型の仕組みになっています。
利用する側は1つのAPIにリクエストを送るだけで、内部でどのモデルに処理させるかはFugu側が判断します。

ベンチマークでは8項目中5項目で最高または同率最高のスコアを獲得し、7項目で上位2位以内に入ったとしています。
価格は入力100万トークンあたり5ドル・出力100万トークンあたり30ドルで、従来構成に比べて処理コストを最大6割程度抑えられると説明しています。
一方でOpenAIやAnthropicなど他社のフロンティアモデルへの依存を避けるためとして、Claude FableシリーズやGPT-6 Astraは組み合わせ先のモデル群からあえて除外したとのことです。

提供は現時点でAPI経由のみで、EU・EEA地域では利用できないなど範囲には制限があります。
1つの巨大なモデルにすべてを任せるのではなく、得意分野の異なる複数のモデルを組み合わせてコストと精度を両立させる発想は、AIをサービスに組み込む側の設計として今後増えていきそうな考え方だと思う。

特定のベンダーのモデルに全面的に依存しない設計は、AI機能を提供する側にとってもベンダーロックインを避ける手段の一つとして参考になる動きです。