Fugu Max ou Fugu Ultra v2: qual escolher para cada tipo de tarefa?

Fala aí, beleza? A Sakana AI soltou duas variantes da MESMA arquitetura no mesmo anúncio, e agora tem gente travada na escolha errada: "qual é a melhor?" 🙂

A pergunta certa é outra: qual missão você tem em mãos hoje?

Em 10 de setembro de 2026 a Sakana anunciou o Fugu Max e o Fugu Ultra v2, e a página do Fugu Ultra v2 no OpenRouter registra release em 11 de setembro de 2026

O ponto que muita gente passa batido: não são dois produtos separados

É a mesma arquitetura central de orquestração, otimizada para duas missões distintas: o Max mira o melhor resultado pelo menor custo, o Ultra v2 mira capacidade máxima em tarefas complexas de múltiplas etapas

E o Fugu não é um modelo monolítico como você está acostumado

Ele é um sistema aprendido de orquestração multiagente: um modelo de linguagem treinado pra rotear tarefas por um pool de modelos abertos e especializados, e pra chamar instâncias de si mesmo recursivamente

Se você conhece a ideia de um orquestrador que distribui trabalho pra especialistas, é por aí que a coisa anda

Aviso de honestidade antes de seguir, porque isso muda como você lê o resto: TODO score citado neste post é autodeclarado pela Sakana

Não houve reprodução independente e não existe página do Artificial Analysis para nenhum modelo Fugu até 11/09/2026

Entenda a ideia por trás do Fugu antes de escolher

Antes de comparar tabela de preço, vale entender o conceito de orquestração multimodelo, que é o coração das duas variantes

Pra começar do zero com Fugu, este vídeo do canal mostra a ideia de uma IA que usa vários modelos ao mesmo tempo:

Com essa base na cabeça, a escolha entre Fugu Max ou Fugu Ultra v2 fica muito mais simples: as duas partem exatamente dessa mesma arquitetura, só que calibradas pra objetivos diferentes

Fugu Max vs Fugu Ultra v2: diferenças lado a lado

Se liga na comparação seca, só com o que está confirmado:

Repara numa coisa: janela de contexto e limite de saída são IGUAIS nas duas

Então não adianta escolher o Ultra v2 achando que vai caber mais coisa na conversa, porque não é isso que separa as duas variantes

O que separa é preço, perfil de tarefa e os recursos declarados

Tome cuidado com os benchmarks: os números que vêm a seguir são reportados pelo próprio fornecedor, sem reprodução independente e sem página no Artificial Analysis até 11/09/2026

Acho zoado tratar isso como verdade fechada, então trate como hipótese a validar no seu fluxo

Quando escolher o Fugu Max: volume alto e tarefas repetitivas

O Max é o cavalo de batalha da operação

Pipeline com muitas chamadas, geração em lote, automação, execução de terminal, aquele trabalho que roda o dia inteiro e acumula token que nem poeira

A Sakana reporta melhor score geral para o Max em seis benchmarks: Terminal Bench 2.1, GPQAD, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench e SWEFish

Olha o perfil dessa lista: terminal, automação, contexto longo

É exatamente o tipo de carga repetitiva que enche uma fila de jobs

Um asterisco importante, e já adianto porque ele volta na seção do Ultra v2: GDP.pdf e SWEFish também aparecem na lista de destaques do Ultra v2

A lista do Ultra v2 é descrita pela Sakana como "melhor ou empatado em primeiro", então empate nesses dois é uma leitura possível, mas o material publicado não abre o critério

Ou seja, com o que está divulgado não dá pra cravar qual das duas variantes ficou na frente nesses dois testes

O posicionamento declarado pela empresa é desempenho próximo de modelos de elite com custo de 2 a 6 vezes menor, roteando cada tarefa pro modelo mais enxuto capaz de resolvê-la

E aqui entra a conta de escala, que é onde a decisão para de ser gosto pessoal

Saída a US$ 6 por milhão contra US$ 30 por milhão é uma diferença de patamar

Num fluxo que cospe muito token de saída, essa escolha não muda "um pouquinho" o orçamento, ela muda a viabilidade do projeto inteiro

É a mesma lógica de quando você precisa escolher entre variantes da mesma família em vez de sempre pegar a mais cara do catálogo

Regra prática: se a tarefa se repete, começa no Max

Quando escolher o Fugu Ultra v2: raciocínio sustentado em múltiplas etapas

Agora o outro lado

Tem tarefa em que errar sai MUITO mais caro que o token gasto: refactor grande, leitura de documento denso, interpretação de gráfico, cadeia longa chamando ferramenta atrás de ferramenta

É pra esse subconjunto que o Ultra v2 existe

Nos benchmarks reportados pela própria Sakana, ele aparece melhor ou empatado em primeiro em 5 de 8: GDP.pdf, Chartography, SWEFish, DeepSWE e Toolathon

Aqui está o cruzamento que comentei lá em cima: GDP.pdf e SWEFish estão nas duas listas, a do Max e a do Ultra v2

Como o critério do Ultra v2 inclui empate, dá pra ler isso como as duas no topo nesses dois testes, e a Sakana não publica o desempate

Na dúvida, não trate GDP.pdf nem SWEFish como argumento pra escolher uma das variantes: os outros benchmarks e o preço decidem melhor

O número que mais chama atenção é o Chartography: 48,3 contra 27,3 do Claude Opus 5 e 29,5 do Fable 5, dois concorrentes, segundo a avaliação da Sakana

No DeepSWE, 74,3

De novo: autodeclarado, sem verificação independente

Do lado prático, o Ultra v2 tem recursos que ajudam justamente em cadeia longa: esforço de raciocínio configurável, function calling, structured outputs e busca na web integrada

Esforço configurável é o detalhe que vale ouro aqui, porque te deixa dosar o quanto o modelo pensa conforme a etapa, na mesma linha de quando você precisa escolher o nível certo por tarefa em vez de deixar tudo no máximo

Alerta de custo, presta atenção nisso: acima de 272 mil tokens de contexto a tarifa do Ultra v2 sobe pra US$ 10 de entrada e US$ 45 de saída por milhão

Ou seja, tarefa longa exige disciplina de contexto

Jogar o repositório inteiro na janela e deixar a conversa crescer sem poda é o caminho mais rápido pra tomar um susto na fatura 😀

Veredito: qual variante vale o seu dinheiro

Meu veredito é por perfil de tarefa, não por preferência:

• Fugu Max como padrão da operação. Ele segura o volume, o lote, a automação e o terminal, e mantém o custo num patamar que deixa você rodar muita coisa
• Fugu Ultra v2 como exceção deliberada. Reserve pro subconjunto de tarefas onde o erro custa mais que o token: engenharia longa, documento denso, cadeia com ferramentas

Inverter isso é o erro clássico

Colocar o Ultra v2 como default queima orçamento em tarefa que o Max resolveria, e colocar o Max numa cadeia crítica de muitas etapas te dá retrabalho, que também é dinheiro

A Sakana afirma que o Ultra v2 eleva o pico de performance sem depender dos modelos de fronteira que ele orquestra, o que é uma alegação e tanto

Mas vale repetir o limite honesto: todos os scores são autodeclarados, não há verificação independente até 11/09/2026 e ainda tem benchmark aparecendo nas duas listas sem desempate publicado

Então trata benchmark como hipótese, não como contrato

O teste que importa é o seu: mesma tarefa, as duas variantes, custo real por entrega

Como apontar sua stack para cada variante

Bora pra parte prática?

1. Use a API compatível com OpenAI da Sakana. As duas variantes ficam disponíveis por lá, e migrar de uma implementação Fugu existente exige mudar apenas o parâmetro de modelo. O erro comum deste passo é reescrever cliente e SDK achando que precisa de integração nova: não precisa, é troca de parâmetro

2. Acerte o identificador do modelo. No console da Sakana, os identificadores são model="fugu-max" e model="fugu-ultra" (que corresponde ao Fugu Ultra v2.0). A lista também traz model="fugu", model="fugu-ultra-v1.0" e model="fugu-cyber". O erro comum deste passo é chamar de fugu-ultra-v2 no console e cair no v1.0 por engano: quem quer o v2 pede fugu-ultra

3. Se preferir o OpenRouter, o Ultra v2 também está lá. O slug é sakana/fugu-ultra-v2

4. **No Claude Code, exporte as variáveis de ambiente ANTHROPIC_* e rode claude, sem launcher.** É o caminho documentado pela Sakana, e o bloco completo é este:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.sakana.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sua-chave-sakana"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="fugu-max"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="fugu"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="fugu"
export ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL="fugu-ultra"
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="fugu"

claude

Cada variável ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL diz qual identificador Fugu responde no lugar do modelo padrão correspondente, e é assim que a documentação da Sakana apresenta

Um aviso pra não embaralhar nomes: o FABLE no meio de ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL é só parte do nome da variável que a documentação manda exportar, não tem nada a ver com o Fable 5 que apareceu lá na comparação do Chartography, que é modelo de outra empresa

O erro comum deste passo é clássico e já pegou muita gente: usar ANTHROPIC_API_KEY no lugar de ANTHROPIC_AUTH_TOKEN

A documentação pede AUTH_TOKEN, então se a autenticação falhar, começa checando por aí

Vale lembrar que a interface compatível com Claude Code foi anunciada pela Sakana AI em 24 de julho de 2026, junto do Fugu-Ultra v1.1

Qual variante começar a usar hoje

Recapitulando o que interessa: Fugu Max e Fugu Ultra v2 são a mesma arquitetura de orquestração multiagente com duas calibragens

Max a US$ 2 de entrada e US$ 6 de saída por milhão, pra volume

Ultra v2 a US$ 5 e US$ 30 por milhão (US$ 10 e US$ 45 acima de 272K de contexto), pra raciocínio sustentado

Mesma janela de 1 milhão de tokens e mesmo limite de 128 mil tokens de saída nas duas

Próximo passo, e faça o teste mesmo: separa UMA tarefa de volume pro Max e UMA tarefa longa pro Ultra v2

Roda as duas por uma semana e compara custo real por entrega, não score de benchmark alheio

Sobre cobrança, o console da Sakana tem três planos mensais (Standard US$ 20/mês, Pro US$ 100/mês e Max US$ 200/mês) além do pay-as-you-go cobrado por uso de tokens

E atenção na pegadinha do nome: o plano chamado Max NÃO é o modelo Fugu Max, são coisas diferentes com o mesmo apelido 😛

E aí, qual perfil domina o seu dia a dia: volume repetitivo ou cadeia longa de raciocínio? Conta aqui nos comentários, quero ver como tá o fluxo de vocês

até o próximo post!