Sakana AI
Sakana AI · 기타
Sakana AI는 도쿄의 AI 연구소다. 기존 모델을 조합해 최전선 시스템을 만들고, 멀티에이전트 시스템 푸구(Fugu), 일본어 모델 나마즈(Namazu), 조사 에이전트 마린(Marlin)을 제공한다.
Sakana AI 소개
About
Sakana AI란 무엇인가
Sakana AI는 거대한 모델을 처음부터 학습시키는 대신 이미 있는 모델을 조합해 AI 시스템을 만드는 도쿄 기업이다. 2023년 7월 David Ha, Llion Jones, Ren Ito가 세웠다. Jones는 2017년 트랜스포머를 소개한 논문의 저자 중 한 명이고, 오늘날 대부분의 언어 모델이 그 구조 위에 올라가 있다. 회사 이름은 일본어로 물고기를 뜻하며, 연구도 물고기 떼 같은 자연 시스템에서 아이디어를 가져온다.
파는 것은 앱이 아니라 API다. 주력인 Sakana Fugu는 들어온 요청을 여러 최전선 모델에 넘기고, 학습된 코디네이터가 어느 모델이 어느 부분을 맡을지 정한다. Sakana Namazu는 일본어 업무 문서에 맞춰 조정한 모델이고, Sakana Marlin은 분석가용 장문 전략 보고서를 쓰는 에이전트다. 고객은 거의 모두 엔지니어링이나 연구 조직을 갖춘 기업이다. 개인 사용자는 대상이 아니다.
첫 번째 장벽은 지역이다. 푸구는 EU와 EEA에서 쓸 수 없다. 나마즈도 영국과 스위스를 제외한다. 회사는 GDPR 등 규제 대응이 끝날 때까지의 조치라고 설명한다. 무료 요금제도 채팅 화면도 없으니, 개발자나 벤더가 붙지 않으면 돌릴 수 없다.
시작하는 방법
- Sakana API 콘솔에서 계정을 만든다. 회사 이메일과 회사명이면 충분하다.
- API 키를 발급한다. 푸구와 나마즈 키는 따로 관리되니 어느 제품을 먼저 시험할지 정한다.
- OpenAI 호환 클라이언트의 주소를 Sakana base URL로 바꾸고
sakana-namazu나fugu같은 모델 이름을 지정한다. - 짧은 프롬프트로 한 번 보내고 지금 쓰는 모델과 지연 시간, 토큰 사용량을 비교한다.
- 콘솔에서 지출 한도를 정하고 팀이 쓰는 도구에 키를 연결한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 긴 에이전트 작업을 돌리는 엔지니어링 팀
- 일본 고객을 상대하는 프로덕트 팀
- 전략과 조사 조직
작업
- 여러 단계의 코딩과 코드 리뷰
- 일본어 문서 작업
- 시장이나 기술 초기 조사
활용 상황
- 모델 공급사 계정 다섯 개 대신 계약 하나로 끝내고 싶다
- 공급사가 장애를 겪거나 조건을 바꾼다
- 규제를 받는 조직이 특정 모델을 피해야 한다
주요 기능
여러 최전선 모델을 하나의 엔드포인트로
푸구 호출은 평범한 chat completion과 다르지 않다. 안쪽에서는 코디네이터 모델이 요청에 모델 하나로 충분한지 여러 개가 필요한지 판단하고, 역할을 나누고, 결과를 하나의 답으로 합친다. 라우팅도 재시도도 중간 프롬프트도 직접 다룰 필요가 없다.
가장 어려운 작업을 위한 푸구 울트라
푸구에는 여러 버전이 있다. 푸구는 일상적인 코딩과 대화에서 속도와 품질의 균형을 잡는다. 푸구 울트라는 시간과 토큰을 더 써서 최선의 답을 노리고, 회사는 소프트웨어 공학과 과학 벤치마크에서 최상위 추론 모델과 견준다. 푸구 사이버는 보안 작업에 맞췄고, 푸구 맥스는 비용 대비 성능을 노린다.
모델 풀 제어
풀에서 공급사나 개별 모델을 뺄 수 있다. 데이터 보관 규정, 구매 금지, 특정 업체에 코드를 보내지 않는다는 사내 규칙이 있는 기업에 필요하다. 설정은 계정 단위라서 현장 팀이 막아 둔 모델을 몰래 되살릴 수 없다.
일본어 업무 문서를 위한 나마즈
나마즈는 Sakana AI의 일본어 LLM이다. 오픈 모델 Kimi K2.6을 바탕으로 자체 일본어 데이터로 조정했다. 업무 메일, 사내 문서, 고객 답장을 자연스러운 경어로 쓴다. 작업 도중에 웹 검색과 코드 실행도 한다. 이미 OpenAI SDK를 쓰는 스택이라면 한 줄만 바꾸면 된다.
분석가 수준 조사를 맡는 마린
마린은 채팅 모델이 아니라 자율 조사 에이전트다. 시장, 경쟁사, 기술에 관한 질문을 주면 오랜 시간 추론하고 자료를 모아 컨설팅사, 전략 부서, 싱크탱크를 위한 전략 보고서를 내놓는다. 같은 일에 분석가에게 돈을 주는 기업에 판매한다.
공개된 연구 위에 서 있다
제품은 동료 검토를 거친 연구에 기대고 있다. ICLR 2026 논문인 TRINITY와 Conductor는 학습된 코디네이터가 Thinker, Worker, Verifier 역할을 모델 풀에 어떻게 나누는지 보여 준다. 옥스퍼드대와 UBC와 함께 만든 The AI Scientist는 머신러닝 워크숍 동료 검토를 통과한 첫 전자동 연구 시스템이고, 코드는 GitHub에 있다.
장단점
장점
- API 키 하나로 여러 최전선 모델에 닿는다. 구매와 통합이 짧아진다.
- 과금은 요청에 참여한 가장 비싼 모델 기준이다. 전부 더하지 않으니 멀티에이전트 실행도 비용을 읽기 쉽다.
- 일본어 출력은 실질적인 강점이다. 번역을 덧붙인 기능이 아니다.
- 제품 뒤의 연구가 공개되어 있어 사기 전에 방법을 판단할 수 있다.
단점
- EU와 EEA에서는 쓸 수 없다. 나마즈는 영국과 스위스도 빠진다.
- 무료 요금제가 없다. 시험하려면 유료 키가 먼저 필요하다.
- 코디네이터는 비공개이고 외부 모델에 의존한다. 공급사가 자사 모델을 업데이트하면 품질이 흔들릴 수 있다.
- 문서와 지원은 대형 공급사보다 얇다. 콘솔도 API 도구에 익숙하다고 전제한다.
자주 묻는 질문
Sakana AI는 자기가 만들고 조정한 모델의 API 접근권을 판다. 푸구는 멀티에이전트 조정, 나마즈는 일본어 업무, 마린은 조사 보고서, Sakana Translate는 일본어와 영어, 중국어 번역을 맡는다. 일반 소비자용 구독은 없다.
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Sakana AI 대안
Odyssey 3
Odyssey · 기타Odyssey-3는 Odyssey의 기반 월드 모델이다. 물리 현상을 실시간으로 시뮬레이션하고, 프롬프트를 인터랙티브 환경으로 바꾸며, 로봇과 자동차, 게임에 적응한다.
JarvisCore
Prescott Data · 코딩 · 생산성 · 기타JarvisCore는 AI 에이전트가 대등한 피어로 메시를 이루고 공유 원장에서 작업을 가져가며 제로트러스트 브로커를 통해 외부 서비스를 호출하는 오픈소스 Python 런타임이다.
Clef
Cloudflare · 비즈니스 · 기타Clef는 Workers AI에서 도는 Cloudflare의 오픈소스 의사결정 모델이다. 생성된 문장 대신 정해진 질문에 확률을 돌려주므로, 에이전트가 빠르게 분류하고 라우팅하고 행동한다.