Sakana Fugu APIの使い方｜JavaScriptでFugu・Fugu Ultraを呼び出す方法

Sakana Fugu APIは、1つの固定モデルへ処理を任せるのではなく、タスクに応じて複数のモデルやエージェントを組み合わせて回答を作るAPIです。OpenAI互換のエンドポイントが用意されているため、JavaScriptではOpenAI SDKの接続先を変更して試せます。

ただし、FuguとFugu Ultraでは処理の仕組み、推奨される推論設定、料金の考え方が異なります。既存のOpenAI向けコードをそのまま置き換えるだけではなく、タイムアウト、履歴の渡し方、コスト上限、出力検証まで設計しておくことが重要です。

この記事では、APIキーの準備、JavaScriptからの呼び出し、Fugu Ultraの使い分け、会話履歴、エラー処理、Webアプリへ組み込むときの安全な構成まで解説します。

情報確認日：2026年7月11日（日本時間）

結論：最初はFuguをhighで試し、難しい比較・検証だけFugu Ultraへ切り替える

Sakana Fugu APIとは？

Sakana Fuguは、入力された仕事に合わせてモデルの組み合わせ方を変えるAIシステムです。利用者は1つのAPIへ依頼を送り、内部のオーケストレーションはFugu側が担当します。

一般的なAPIでは、利用者がモデル名を1つ選び、そのモデルへ直接処理させます。Fuguは、複数のモデル候補や役割を動的に編成する点が異なります。特にFugu Ultraは、難しいタスクに対して複数のエージェントを使い、異なる案の生成や検証を行う用途を想定しています。

事前準備

Node.jsプロジェクトを作成する

mkdir sakana-fugu-sample
cd sakana-fugu-sample
npm init -y
npm install openai dotenv
npm pkg set type=module

APIキーを環境変数へ保存する

Sakana AI ConsoleでAPIキーを発行し、プロジェクト直下の.envへ保存します。キー名はアプリ側で自由に決められます。

SAKANA_API_KEY=your_api_key_here

.gitignoreへ次を追加します。

.env
.env.*
node_modules/
logs/

JavaScriptでFuguを呼び出す最小コード

index.jsを作成します。

import "dotenv/config";
import OpenAI from "openai";

const apiKey = process.env.SAKANA_API_KEY;

if (!apiKey) {
  throw new Error("SAKANA_API_KEYが設定されていません");
}

const client = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: "https://api.sakana.ai/v1",
  timeout: 120_000,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "fugu",
  input: [
    {
      role: "user",
      content:
        "ReactでAPI検索画面を作るときの構成を、セキュリティとテストの観点を含めて提案してください。",
    },
  ],
  reasoning: {
    effort: "high",
  },
});

console.log(response.output_text);

実行します。

node index.js

接続部分のポイントは、OpenAI SDKのbaseURLをSakana Fugu APIへ変更することです。既存のOpenAI互換コードを移植しやすい一方、すべての独自機能が完全に同じとは限りません。利用するパラメータはSakana AIの最新ドキュメントで確認してください。

reasoning effortの設定方法

Fuguでは、推論に使う計算量をreasoning.effortで指定します。公式ドキュメントではFugu向けにhigh、xhigh、maxが案内されています。

推論レベルを上げれば常に回答が良くなるわけではありません。入力条件が曖昧なままでは、長く考えても期待する成果物にならないことがあります。目的、制約、完成条件、検証方法を先に伝える方が効果的です。

Fugu Ultraへ切り替える方法

モデル名をfugu-ultraへ変更します。Fugu Ultraは複数エージェントを動的に編成するため、単純な要約や短い質問では過剰になる場合があります。

const response = await client.responses.create({
  model: "fugu-ultra",
  input: `
次のWebアプリの認証設計を3つの観点から検証してください。

- セキュリティ担当: 攻撃経路と権限境界
- バックエンド担当: セッション、DB、API設計
- 運用担当: ログ、監視、障害時の復旧

最後に、3者の指摘を統合した推奨構成と、
実装前に確認すべきチェックリストを返してください。
`,
  reasoning: {
    effort: "xhigh",
  },
});

console.log(response.output_text);

役割をプロンプト内で指定しても、内部の編成が必ずその人数や名称どおりになるとは限りません。役割指定は「どの観点を欠かさないか」を明確にするために使います。

FuguとFugu Ultraの選び方

Fuguが向いている例

• 既存コードの説明や改善点の整理
• 技術記事の構成案や要約
• API仕様からTypeScript型を作る
• エラーログから原因候補を出す
• 複数ライブラリの一般的な比較

Fugu Ultraが向いている例

• 複数の実装案を独立に考え、評価基準で比較する
• 大きな設計変更のリスクを複数視点から洗い出す
• 長い調査結果を検証し、矛盾や不足を探す
• コード、仕様、テスト、運用手順を一緒にレビューする
• 重要な意思決定のために反対意見も含めて整理する

会話履歴を継続する方法

Fugu APIでは、過去の会話をアプリ側で保持し、次のリクエストへ含める構成にします。previous_response_idに依存せず、必要な履歴を明示的に渡す設計が分かりやすいです。

const messages = [
  {
    role: "user",
    content: "Node.jsで使うログ設計の基本方針を作ってください。",
  },
];

const first = await client.responses.create({
  model: "fugu",
  input: messages,
  reasoning: { effort: "high" },
});

messages.push({
  role: "assistant",
  content: first.output_text,
});

messages.push({
  role: "user",
  content: "個人情報をログへ残さない具体的な実装ルールを追加してください。",
});

const second = await client.responses.create({
  model: "fugu",
  input: messages,
  reasoning: { effort: "high" },
});

console.log(second.output_text);

履歴を無制限に追加すると、入力トークンと料金が増えます。長い会話では、確定した要件と未解決事項だけを構造化して残し、古い往復を要約する方法が有効です。

JSONとして使える回答を取得する

Webアプリへ組み込む場合は、文章をそのまま解析するより、返してほしい項目を明示します。APIが対応する構造化出力の最新仕様を確認したうえで、アプリ側でも必ず検証します。

const response = await client.responses.create({
  model: "fugu",
  input: `
次のエラーを分類してください。

Error: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:5432

JSONだけを返してください。
{
  "category": "network | database | auth | application",
  "summary": "短い説明",
  "checks": ["確認項目"],
  "dangerous_actions": ["避ける操作"]
}
`,
  reasoning: { effort: "high" },
});

const text = response.output_text;

let result;
try {
  result = JSON.parse(text);
} catch {
  throw new Error("JSONとして解析できない回答でした");
}

if (!Array.isArray(result.checks)) {
  throw new Error("checksが配列ではありません");
}

console.log(result);

モデルの出力は外部入力として扱います。JSONとして解析できても、許可していないコマンドやURLが含まれる可能性があります。実行前にスキーマ、文字数、列挙値、パス、URL、コマンドを検証してください。

タイムアウトと再試行を設定する

複数モデルを使う処理は、短いチャットより時間がかかることがあります。本番環境では、無制限に待たず、利用者へ進行状態を示します。

async function runFugu(input, { model = "fugu", retries = 2 } = {}) {
  let lastError;

  for (let attempt = 0; attempt <= retries; attempt += 1) {
    try {
      return await client.responses.create({
        model,
        input,
        reasoning: {
          effort: model === "fugu-ultra" ? "xhigh" : "high",
        },
      });
    } catch (error) {
      lastError = error;

      const status = error?.status;
      const retryable =
        status === 408 ||
        status === 409 ||
        status === 429 ||
        (typeof status === "number" && status >= 500);

      if (!retryable || attempt === retries) {
        throw error;
      }

      const waitMs = 1000 * 2 ** attempt;
      await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, waitMs));
    }
  }

  throw lastError;
}

タイムアウトした処理を無条件で再送すると、同じ高額な処理が重複する場合があります。請求状況やAPIの冪等性に関する最新仕様を確認し、再試行回数を小さくします。

Webアプリへ組み込む安全な構成

ブラウザ
   │ 自分の認証・入力
   ▼
WebアプリのサーバーAPI
   ├─ ユーザー認証
   ├─ 入力サイズ制限
   ├─ 利用回数・予算制限
   ├─ プロンプトの組み立て
   ├─ 出力スキーマ検証
   └─ 監査ログ（秘密情報は除外）
   │
   ▼
Sakana Fugu API

入力へ制限を設ける

• 文字数、ファイル数、ファイルサイズを制限する
• 許可する利用目的を決める
• 個人情報や秘密情報を送信する前にマスキングする
• URLやファイルを自動取得する場合は送信先を制限する

費用の上限を設ける

• 利用者ごとの1日上限を設ける
• Fugu Ultraを使える操作を限定する
• 入力と出力の最大トークンを設定する
• 請求アラートと利用ログを用意する

回答をそのまま実行しない

AIが生成したSQL、シェルコマンド、ファイルパス、HTTPリクエストを自動実行する場合は、許可リストと人間の承認を設けます。特に削除、公開、課金、権限変更を伴う操作は分離してください。

料金を確認するときのポイント

FuguとFugu Ultraは料金の考え方が異なります。Fuguでは、内部で利用されたモデルに応じた料金が関係します。Fugu Ultraは公式料金ページに固定の入出力単価が掲載されていますが、長いコンテキストでは単価が変わる場合があります。

料金や対応モデルは更新される可能性があるため、公開中のアプリへ固定値をハードコードするのではなく、運用資料と画面表示を定期的に見直してください。

よくあるエラーと確認方法

401 Unauthorized

APIキー、環境変数名、不要な空白、利用中のプロジェクトを確認します。キーそのものをログへ出さないでください。

404またはmodel not found

fuguまたはfugu-ultraのモデルID、ベースURL、アカウントでの提供状況を確認します。

reasoning effortのエラー

Fugu向けに案内されているhigh、xhigh、maxを使用し、SDKとAPIの最新仕様を確認します。

応答が遅い

Fugu Ultraや高い推論レベルを通常処理へ使っていないか確認します。入力を小さくし、処理を同期で待たせる必要があるか見直します。

前回の内容を覚えていない

必要な会話履歴を次のinputへ含めているか確認します。アプリ側で確定事項を保存してください。

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よくある質問

まとめ

Sakana Fugu APIは、OpenAI互換の呼び出し方を保ちながら、タスクに応じた動的なモデル編成を利用できる点が特徴です。通常はfuguとhighから始め、複数案の比較や重要な設計レビューだけfugu-ultraへ切り替えると扱いやすくなります。

本番環境へ組み込む際は、APIキーをサーバー側で管理し、タイムアウト、利用上限、会話履歴、出力検証、危険操作の承認まで用意してください。モデルの能力だけではなく、失敗しても安全なアプリ側の設計が重要です。

参考リンク

• Sakana Fugu
• Sakana AI Console – Get Started
• Sakana AI Console – Models
• Sakana AI Console – Pricing
• SakanaAI/fugu – GitHub