GPT-6 Astra 対 Fugu Max：定額制が段階制に出会う

Fugu Maxは入力トークン100万あたり2.00ドル、出力トークン100万あたり6.00ドルを課金し、それが8,000トークンでも800,000トークンでも同じ料金です。GPT-6 Astraは10.00ドルと50.00ドルを課金します — ただしリクエストが272,000入力トークンを超えると、その時点でリクエスト全体に対して20.00ドルと75.00ドルを課金します。この一点の構造的な違いこそ、この対決において最も重大な要素であり、そしてどちら側にも勝ち目のないベンチマーク論争の下に埋もれてしまう要素でもあります。Sakana AIは2026年9月11日にFugu Maxをリリースしました。OpenAIは2026年9月3日からGPT-6 Astraを一般提供しており、その課金体系は、10月7日にその下位ティアを襲った価格改定を経ても変わっていません。つまりこれは新モデル同士の比較ではありません。二つの価格設定哲学の比較であり、その一方は価格設定哲学そのもの、もう一方はそれをまとったオーケストレーションシステムなのです。

2つの料金表は、要約せずに読むこと。

Sakana自身の料金ページは、Fugu Maxが何を売り込んでいるのかについて異例なほど率直だ。Fugu Ultra v2はフロンティアモデルにふさわしい価格設定になっている——入力$5.00、出力$30.00、キャッシュ$0.50、そして272Kトークンを超えると$10.00 / $45.00 / $1.00の上位帯となる。同じページでFugu Maxの料金はコンテキスト長に関係なく固定と説明されている。計画を立てるうえで上位帯は存在しない。プロンプトのサイズを問わず、$2.00、$6.00、キャッシュ$0.25だ。

GPT-6 Astraは逆の構造です。その第1段階は最大272,000プロンプトトークンで、$10.00 / $50.00、キャッシュ済み入力は$1.00、キャッシュ書き込みは$12.50です。そのラインを超えると、リクエストは$20.00 / $75.00で再価格設定され、キャッシュ済み入力は$2.00、キャッシュ書き込みは$25.00 — これは超過分ではなくリクエスト全体に適用されます。これが、私たち自身のカタログが今日時点で読むところのOpenAIのドキュメントであり、9月以降変わっていません。

法案を決める要素について、両者を並べてください：

• 入力、短いプロンプト — GPT-6 Astra は 100万あたり $10.00 に対し、Fugu Max は $2.00；Fugu Max は 5倍安い

• 出力 — GPT-6 Astra は100万あたり$50.00、Fugu Max は$6.00；Fugu Max の方が8.3倍安い

• キャッシュ入力 — GPT-6 Astra 1Mあたり$1.00 に対し Fugu Max $0.25、Fugu Max は4倍安い

• 長いプロンプト、272K超 — GPT-6 Astra $20.00 / $75.00（100万トークンあたり）対 Fugu Max $2.00 / $6.00、変更なし

• コンテキスト追跡済み — GPT-6 Astra 1,050,000トークン、最大出力128,000、それに対し Fugu Max は未公開

• 入力モダリティ — GPT-6 Astra：テキスト、画像、ファイル入力、テキスト出力／Fugu Max：未公開

• 独立系スコア — Artificial Analysis Intelligence Index における GPT-6 Astra は53、Fugu Max はなし、そのランキングにエントリなし

• 重み — 両方とも非公開。Fugu Max はそもそもチェックポイントではありません

272,000トークンのラインが実際に効いてくるのはどこか

GPT-6 Astraでの300,000トークンのリクエストは、270,000トークンのリクエストより10%高いだけではない。呼び出し内のすべてのトークンに対して入力$20.00、出力$75.00という価格が設定されているため、境界を越えた瞬間に、入力請求額はおよそ2倍、出力は50%増という段階的変化が生じる。Fugu Maxでは、同じリクエストでも他のものと同様、100万トークンあたり$2.00と$6.00で済む。

これは、ほとんどの比較ページよりもここで重要な点だ。なぜなら、GPT-6 Astra が何を売りにしているかが関わってくるからだ。OpenAIの位置づけは、長期的な時間軸に沿ったエンドツーエンドの作業にある。9月9日に公開されたエンタープライズ向けページでは、多くのステップと長い期間をかけて、指示から完成した成果物までタスクを進めるモデルとして打ち出されている。増大するコンテキストを再送し続けるエージェントループは、誰もそうしようと決めないまま272,000トークンを軽々と超えていく、まさにその形だ。Astraの1,050,000トークンのウィンドウは、自らへの追加料金を引き起こすワークロードを招き寄せる。

Fugu Maxは、正反対の本能に基づいて作られている。Sakanaは、各タスクをそれを解決できる最も軽量なモデルにルーティングするものだと説明しており、そのルーティングを外部から読み取れるようにしているのが定額料金だ。コーディネーターがどれを選んでも、プロンプトがどれほど長くても、メーターの表示は同じになる。さらに、逆方向に働く違いがもう一つあり、これは述べておく価値がある。なぜなら、料金ページはそれを警告として記載していないからだ。Sakanaのページには、ウェブ検索とウェブ取得はスタック料金として請求されると記されている——呼び出しに関与する最上位モデルに基づく単一料金だ。したがって、トークンあたりの定額料金は本当に定額であり、複合呼び出しが必ずしも$2と$6になるわけではない。

これ、正確には誰のスコアなんだ？

Sakanaのローンチ資料によると、Fugu Maxは6つのベンチマーク——Terminal Bench 2.1、GPQAD、AA-LCR、GDP.pdf、AutomationBench、およびSakana独自の社内コーディングベンチマークと説明されているSWEFish——で総合最高スコアを達成している。これら6つの主張にはいずれも数値が添えられていない。同社はまた、Fugu Maxが10のベンチマークのうち7つでコストパフォーマンスのパレートフロンティアを拡大し、その出力価格はSonnet 5、GPT-5.6 Terra、Kimi K3より40～60%低いと述べている。これらの記述はすべてSakana自身によるもので、そのいずれも再現されていない——Fugu Maxにも、他のどのFuguモデルにもArtificial Analysisのエントリは存在しない。

その不在は、この特定の対戦における単なるラベリングの問題ではない。オーケストレーターのスコアがどのように決まるかを考えればそう言える。Fugu Maxの結果は、あるモデルのあるバージョン単体の特性ではない。それはルーティングポリシーと、Sakanaがその構成を公開していないプールと、それらの中から選ぶよう訓練されたコーディネーターの特性である。今回のリリースでSakanaのプールは拡大し、前例のない数のオープンウェイトモデルと特化型モデルを含むようになり、NVIDIAとの協業を通じてNVIDIA Nemotronファミリーを名指しした——そしてそこで止まっている。プールのメンバーを1つ変えれば、製品名が変わることなくベンチマークの数値は動く。

知っておく価値のある狭い例外がある。なぜなら、それは見落とされがちな類の細部だからだ。Sakanaの9月リリースに関する注記は、次のように明示している。Fable 5、Fable 5.1、GPT-6 Astraは含まれていない、Fugu Ultra v2のプールには。その文はUltra v2について述べている。Fugu Maxについては何も述べておらず、そのメンバー構成は非公開のままだ。したがって、読者が実際に答えを知りたい問い——私が置き換えるよう言われている$10/$50のモデルは、すでに$2/$6のコーディネーターの中に入っているのか——は、どちらの文によっても答えられていない。どちらに転ぶかを教えてくれる人は、それを推測しているだけだ。

GPT-6 Astra に関しては、証拠の形は異なるが、より単純というわけではない。Artificial Analysis の現行の Intelligence Index では 53 と測定されており、完了した index タスクあたりのコストは 3.26 ドル、その実行全体での出力トークン数は 60M でボード中央値の約 85M を下回り、毎秒 44.6 出力トークンとなっている。これは知能で 216 モデル中 7 位、速度で 185 モデル中 168 位に位置づけられる。これらは固定されたスイートによる第三者測定であり、このページで最も擁護可能な数値である。OpenAI 自身が掲げる Astra の主要な主張——FrontierMath Tier 4 で 98%、ARC-AGI-3 で 99.9%、ExploitBench で 100%、Terminal-Bench 4.0 で 57.9%——はベンダー報告であり再現されておらず、特に ARC-AGI-3 の数値はそのハーネスを併記する必要がある。ARC Prize が標準ハーネスの下で行った独立実行では 62.7% と測定され、99.9% はリクエスト間で推論状態を引き継ぐプロバイダーアダプター下での結果として公表された。

このような比較に対してルーティングが及ぼす影響

実務上の難点は、この対決の一方が当社のカタログにあり、もう一方はそうではないことです。GPT-6 Astra は openai/gpt-6-astra で、1つの O​penAI互換エンドポイント経由で提供されており、OpenAI自身の定価が当社の上乗せ0%でそのまま適用されます — つまり、そのメーターが動けば、こちらのメーターもマージン表が更新されるのを待つのではなく、同じ日に動きます。Fugu Max は当社がルーティングしているものではなく、このページもそう主張しているわけではありません。それは Sakana 自身の O​penAI互換API および複数のサードパーティプラットフォームを通じてあなたに届き、Sakana が GDPR 準拠に向けて取り組んでいる間、EU または EEA では利用できません。

つまり、この2つを本当にA/B比較するには、2つの統合、2つの請求、2組の認証情報が必要で、しかも2つ目の方には地域制限が付いてくる。共有キーで買えるのは、実験の安い方の半分だ。つまり、トラフィックの一部をAstraに固定し、自動フェイルオーバーの背後に置くことで、ロールバックをインシデントではなく設定変更にする。これは、Sakanaがオーケストレーションの前提として売り込んでいる回復力のトランスポート層版だ。種類としては弱いが、今日利用でき、しかも挙動をバージョンに固定できるモデル上で使える。

決定として述べられた決定

Fugu Max は、作業がテキスト中心で、検証可能で、コンテキスト範囲の長い側に位置する場合、または個々の呼び出しのコストではなく、完了したタスクのコスト中央値が予算を左右する数値である場合に選びましょう。定額料金は、272K を超えると2倍になる従量メーターに対する真の構造的優位性であり、$0.25 のキャッシュ済み入力は、どちらの料金表においても最もアグレッシブなキャッシュ料金です。リリースページだけを根拠に、マルチモーダルパイプライン用にこれを選んではいけません。リリースページには、画像を受け付けるかどうかが記載されていないからです。まずテストし、開始前に出力トークン予算を設定してください。オーケストレーターのトークン消費量は、モデル名から推定できるものではないからです。

仕事が真にエージェント的で、コンピュータ操作が中心で、100万トークンのウィンドウの上限付近まで使うのであれば、GPT-6 Astra を選べ。独立した証拠が最も強く、管理すべき指標がトークン単価ではなくタスクあたりのコストであるようなワークロードだ。インデックスタスクあたり3.26ドルというコストは高く、そしてそれが高いのには慎重な買い手にも見て取れる理由がある。このモデルはそのスイートにおいて簡潔で、中央値のモデルが85Mトークンを出すところを60Mトークンしか出さない。完成した成果物を生み出す深い多段階のタスクでは、より少ないトークン数に対する高い単価が、多くのトークン数に対する低い単価と同じ着地点に収まることもある。短いプロンプトで大量にさばくトラフィックには選ぶな。入力価格が Fugu Max の5倍、出力価格が8倍である以上、272Kのラインに決して近づかないワークロードは、Astra の料金表が対価を支払っている当のものを何ひとつ手にできない。

正直にまとめると、これら2つの製品は互いに価格を競っているというより、異なる不安に対して価格を付けられている。Astraの料金表は、安価なモデルが長いタスクで失敗することを恐れる顧客のために作られている。Fugu Maxのそれは、優れたモデルが簡単なタスクに浪費されることを恐れる顧客のために作られている。どちらの不安があなたのものかは、あなたのトラフィックに関する問いであり、どちらのベンダーのベンチマーク表もそれに答えてはいない。

リリースはまた、これまでに何がうまくいかなかったかを確認する瞬間でもあります。このクラスのモデルをめぐる、記録に残るAIインシデントやエージェントの障害はOrcaRouter AI Incident Archiveにまとめられており、各エントリには独自の情報源、重大度、信頼度グレード、係争中フラグが付いています。