일본 사카나AI가 "어떤 모델을 쓸지 대신 골라 주는" 모델을 내놨어요
2026년 9월 11일 공개 기준 · 출처 Sakana AI
일본 사카나AI가 2026년 9월 11일 후구 맥스와 후구 울트라 v2.0을 공개했어요. 같은 구조를 값 쪽과 성능 쪽으로 각각 맞춘 짝이에요. 특이한 건 이게 한 덩어리 모델이 아니라 지휘자 역할을 하는 모델이라는 점이에요.
요청이 들어오면 안에 있는 여러 공개·특화 모델 가운데 누가 이 일을 할지 스스로 고르고, 나눠 맡긴 결과를 다시 이어 붙여 하나의 답으로 돌려줘요. 쓰는 쪽은 API 하나만 부르면 되고 오픈AI 호환 방식이라 기존 코드에서 모델 이름 한 줄만 바꿔도 돼요. 값은 후구 맥스가 100만 토큰당 입력 2달러·출력 6달러로, 사카나는 소넷 5나 GPT-5.6 테라 같은 최상위 모델의 출력 단가보다 40~60% 싸다고 밝혔어요.
후구 울트라 v2.0은 입력 5달러·출력 30달러이고 272,000토큰을 넘기면 입력 10달러·출력 45달러로 올라가요. 성능 쪽으로는 울트라 v2.0이 사카나가 내세운 에이전트 평가 8개 중 5개에서 1위나 공동 1위를 받았고(차토그래피 48.3으로 오퍼스 5의 27.3을 크게 앞섰고, DeepSWE 74.3), 맥스는 터미널벤치 2.1·GPQA 다이아몬드 등 6개에서 최고점을 받았어요. 사카나는 울트라 v2.0이 페이블 5·5.1이나 GPT-6 아스트라를 쓰지 않고 이 점수를 냈다고 강조했어요.
다만 지휘자 자체의 파라미터 수나 컨텍스트 한도, 안에 어떤 모델이 들어 있고 어떤 기준으로 나누는지는 공개하지 않았어요.
실무에서는 어떤 뜻인가요
"우리 회사는 어떤 AI 모델을 쓸까"를 고민하던 자리를 중개 서비스가 대신 가져가는 흐름이에요. 값이 걱정이라면 이런 중개형 API가 같은 일을 절반 값에 해 줄 수 있으니 한 번 견줘 볼 만해요. 대신 사내 도구를 붙일 때는 모델 이름을 코드에 못 박지 말고 나중에 갈아 끼울 수 있게 한 겹 떼어 두는 설계가 유리합니다.
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