Pi Coding Agent で Sakana AI の Fugu を使ってみました。
Sakana Fugu とは 本人に調査してもらったところ、Fugu 曰く
Sakana Fugu は Sakana AI が 2026/06/22 に一般提供を開始したモデルです。単体の LLM ではなく、マルチエージェントのオーケストレーションを 1 つの基盤モデルとして提供するのが特徴で、利用側は単一の OpenAI 互換 API を叩くだけで、内部でのモデル選択・委譲・統合をまるごと任せられます。
提供されるモデルは 2 種類です。
Fugu: 性能と低レイテンシのバランス型。日常的なコーディングやチャットボット向け Fugu Ultra: 回答品質を最大化したモデル。論文再現やセキュリティ分析など重いワークロード向け とのこと。
サブスクも提供されており、早速 Standard プランに入りました。
API キーを作成 まずは Sakana AI のコンソール から API キーを作成して…
ここで Fugu が内部で使うモデルプールを選べます。基本的には GPT・Claude・Gemini を裏で使う感じみたいですね。
作成したキーは SAKANA_API_KEY に入れておきます。
export SAKANA_API_KEY="fish_..." 接頭辞が魚…!!
Pi 向けの models.json を書く ~/.pi/agent/models.json を作成して以下のように設定。
{ "providers": { "sakana": { "baseUrl": "https://api.sakana.ai/v1", "api": "openai-responses", "apiKey": "$SAKANA_API_KEY", "authHeader": true, "models": [ { "id": "fugu", "name": "Sakana Fugu", "reasoning": true, "thinkingLevelMap": { "off": null, "minimal": null, "low": null, "medium": null, "high": "high", "xhigh": "xhigh" }, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 1000000 }, { "id": "fugu-ultra", "name": "Sakana Fugu Ultra", "reasoning": true, "thinkingLevelMap": { "off": null, "minimal": null, "low": null, "medium": null, "high": "high", "xhigh": "xhigh" }, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 1000000 } ] } } } あとはいつものように pi を使うだけ。
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