푸구 울트라

일본 Sakana AI의 멀티에이전트 시스템으로, API 하나로 부르면 안에서 코디네이터 모델이 여러 프론티어 모델에 일을 나눠 맡기고 결과를 합쳐 답 하나로 돌려준다. 속도보다 답의 깊이가 중요한 어렵고 여러 단계로 된 작업에 쓴다.

2026년 6월에 나왔고, 지연이 짧은 기본 버전 Fugu 위에 품질을 최우선으로 둔 상위 버전이다.

코디네이터는 답하지 않고 일을 나눈다

Fugu Ultra 자체도 약 70억 파라미터 규모의 LLM이지만, 질문에 직접 답하도록 훈련되지 않았다. 요청이 오면 작업을 분석해 자신이 관리하는 모델 풀에서 알맞은 모델을 1~3개 고르고, 각 모델에 일을 맡긴 뒤 나온 결과를 검증하고 합친다.

여러 전문가를 둔 에이전시를 떠올리면 쉽다. 클라이언트는 에이전시에 일만 맡기고, 어떤 전문가를 투입할지는 에이전시가 정한다. 그동안 직접 구현해야 했던 모델 선택, 폴백, 결과 합치기를 API 호출 한 번에 넘기는 셈이다.

base URL과 모델명만 바꾸면 된다

OpenAI 호환 API라서, OpenAI SDK를 쓰던 코드라면 base URL을 Sakana 쪽으로 바꾸고 모델을 sakana/fugu-ultra로 지정하면 바로 연결된다. 메시지 형식은 기존 그대로 써도 된다.

모든 요청을 Fugu Ultra로 보낼 필요는 없다. 여러 단계로 따져야 하는 분석이나 까다로운 코딩 문제만 Fugu Ultra로 보내고, 짧은 질의응답이나 분류 같은 단순 작업은 기존 단일 모델에 남겨 두면 지연과 비용을 함께 줄일 수 있다.

안이 안 보이고, 느리고, 비용이 들쭉날쭉하다

내 작업으로 직접 비교해 본다

품질이 얼마나 좋아지는지는 작업마다 다르다. 자주 맡길 실제 작업을 몇 개 골라 기존 모델과 Fugu Ultra에 똑같이 보내 보고, 답의 품질과 응답 시간, 청구 금액을 비교한 뒤 어디까지 맡길지 정하는 게 안전하다.

어려운 단계만 골라 Fugu Ultra로 보낸다

가장 흔한 방식은 기존 앱의 기본 모델은 그대로 두고, 막히는 어려운 요청만 Fugu Ultra로 보내는 것이다. OpenAI 호환이라 모델명만 바꿔 끼우면 돼서 이렇게 나눠 쓰기 쉽다.