Sakana Namazu API: LLM ของญี่ปุ่นในราคาโมเดลพื้นฐาน
- Moonshotใหม่MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro2026-10-2455ความฉลาด
- Orcaใหม่OrcaCyber: DeepSeek V4.1 Flash Abliterated2026-10-23$0.80 / $1.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 170 tok/s
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 43 tok/s
- deepseekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745ความฉลาด
- DeepSeekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 133 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 1271 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 238 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 1906 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153ความฉลาด82การเขียนโค้ด
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 49 tok/s
Sakana Namazu ซึ่งเป็น LLM API สำหรับธุรกิจญี่ปุ่นของ Sakana AI ที่สร้างขึ้นบน Kimi K2.6 แบบโอเพนเวทของ Moonshot เปิดให้บริการเมื่อวันที่ 2 สิงหาคม 2026 — และตัวเลขที่สำคัญที่สุดคือ มันมีราคาเท่ากับราคาของโมเดลพื้นฐานของตัวเอง Moonshot คิดเงิน $0.95 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $4.00 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต สำหรับ Kimi K2.6 บน API ของตัวเอง Sakana คิดเงินเท่ากันที่ $0.95 / $4.00 สำหรับ Sakana Namazu ซึ่งเป็นโมเดลที่ได้รับการเทรนต่อภายในสำหรับภาษาญี่ปุ่น เคโงะ และบริบททางธุรกิจ ค่าพรีเมียมสำหรับการเทรนเพิ่มเติมทั้งหมดคือศูนย์ดอลลาร์
สิ่งที่ส่งมอบจริง
API รองรับรูปแบบ OpenAI: คุณสามารถใช้ไคลเอนต์เดิมได้ เพียงเปลี่ยน base_url และตั้งค่า model เป็น sakana-namazu ก็ใช้งานได้ทันที รวมถึงการเรียกใช้ฟังก์ชันด้วย สิ่งที่ทำให้แตกต่างจากเอนด์พอยต์ Kimi K2.6 ทั่วไปมากที่สุดคือ การค้นหาเว็บและการรันโค้ดถูกสร้างเป็นเครื่องมืออันดับหนึ่งในตัว และโมเดลถูกปรับแต่งให้ใช้เครื่องมือเหล่านี้ในลูปอัตโนมัติ Sakana สาธิตเอเจนต์วิจัยตลาดประจำสัปดาห์ที่วางแผน ค้นหา ตรวจสอบข้าม และเขียนรายงานโดยไม่ต้องมีมนุษย์แทรกแซง เวิร์กโฟลว์ฝ่ายสนับสนุนลูกค้าที่รวบรวมข้อมูลคำสั่งซื้อในขณะที่ตอบตั๋ว และการแสดงแสงไฟแบบฝูงปลาที่อ่านภาพหน้าจอตู้ปลา ตัดสินใจลวดลายถัดไป และดำเนินการ
สเปกตามที่เผยแพร่:
• โมเดลฐาน — Kimi K2.6 ของ Moonshot AI ซึ่งเป็นโมเดล MoE แบบเปิดน้ำหนัก (open-weight) ที่มีพารามิเตอร์ 1T และแอกทีฟ 32B ผ่านการฝึกต่อภายในองค์กรด้วยข้อมูลภาษาญี่ปุ่นของ Sakana เอง
• อินเทอร์เฟซ — เข้ากันได้กับ OpenAI; ชื่อโมเดล sakana-namazu; เปลี่ยน base_url และ API key โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่
• ราคา — $0.95 ต่อ 1M โทเคนอินพุต, $4.00 ต่อ 1M โทเคนเอาต์พุต, $0.15 ต่อ 1M อินพุตแคช; โทเคนสำหรับการคิดถูกคิดในอัตราเดียวกับเอาต์พุต
• เครื่องมือ — ค้นหาเว็บในราคา $7.00 ต่อ 1,000 ครั้ง, การเรียกใช้โค้ดในราคา $0.12 ต่อชั่วโมง (คงเซสชันไว้), คิดค่าใช้จ่ายเพิ่มจากโทเคน
• รูปแบบ — รับอินพุตเป็นข้อความและรูปภาพ, ส่งออกเป็นข้อความ
• หน้าต่างบริบท — ไม่ได้เปิดเผยโดย Sakana
• ความพร้อมใช้งาน — ให้บริการผ่านคอนโซล API ของ Sakana; ไม่พร้อมใช้งานใน EU/EEA สหราชอาณาจักร หรือสวิตเซอร์แลนด์ ระหว่างที่ยังดำเนินการเรื่อง GDPR อยู่
โปรดสังเกตช่องว่างด้านความตรงไปตรงมา: ทุกคำกล่าวอ้างด้านคุณภาพที่นี่เป็นข้อมูลที่ผู้ผลิตแจ้งเอง Sakana ยังไม่ได้เปิดเผยขนาด context window ยังไม่ได้เผยแพร่ตัวเลขด้าน latency หรือ throughput และยังไม่มีแล็บอิสระแห่งใดให้คะแนน Sakana Namazu
การพุ่งขึ้นของ FairPoliticsQA คือเรื่องจริง
เกณฑ์มาตรฐานที่ Sakana ใช้เป็นหัวหอกคือ FairPoliticsQA ซึ่งเป็นการประเมินภายในเกี่ยวกับความเป็นกลางของคำตอบต่อคำถามที่อ่อนไหวทางการเมืองและประวัติศาสตร์ — ตรงกับหัวข้อที่โมเดลซึ่งฝึกด้วยข้อมูลอินเทอร์เน็ตของประเทศใดประเทศหนึ่งเป็นหลักมักจะซึมซับกรอบคิดของประเทศนั้น Sakana รายงานว่า Sakana Namazu เพิ่มขึ้นจาก 34.10% เป็น 56.30% เมื่อเทียบกับ Kimi K2.6 พื้นฐาน เป็นตัวเลขที่โดดเด่นและน่าตั้งคำถามอย่างตรงไปตรงมา: การประเมินเป็นของ Sakana เอง โครงสร้างไม่ได้เปิดเผยทั้งหมด และการพุ่งขึ้นบนเกณฑ์ความเป็นกลางบอกถึงอคติเริ่มต้นของโมเดลพื้นฐานได้พอๆ กับที่บอกถึงการแก้ไข อย่างไรก็ตาม ทิศทางคือจุดสำคัญทั้งหมดของผลิตภัณฑ์ — LLM ที่เป็นอธิปไตยของญี่ปุ่นซึ่งไม่ตอบเหมือนโมเดลจีนหรืออเมริกัน
ที่อื่นภาพรวมคือ "รักษาระดับไว้ได้บวกเพิ่มอีกเล็กน้อย": JFBench (การทำตามคำสั่งภาษาญี่ปุ่น) เพิ่มขึ้น 1.5% เมื่อเทียบกับรุ่นฐาน การประเมินการแปลภาษาญี่ปุ่นเป็นอังกฤษภายในปรับปรุงดีขึ้นกับข้อความที่เต็มไปด้วยคำสุภาพ และ AIME26, MMLU-Pro และ LiveCodeBench v6 ไม่เปลี่ยนแปลงโดยประมาณ หากรุ่นฐานแข็งแรงอยู่แล้ว การที่รุ่นที่ปรับแต่งยังคงแข็งแรงพร้อมกับปรับปรุงพฤติกรรมในบริบทภาษาญี่ปุ่นก็คือสิ่งที่คุณต้องการจากความพยายาม post-training พอดี
ราคาคือราคาของรุ่นพื้นฐาน
การกำหนดราคาคือจุดที่ Sakana Namazu แสดงให้เห็นว่าเป็นความฉลาดหรือความสิ้นหวัง และสมควรที่จะพิจารณาทั้งสองมุมมองอย่างจริงจัง การคิดราคาตามราคารายการของโมเดลพื้นฐานหมายความว่านักพัฒนาที่เปรียบเทียบระหว่าง "เรียกใช้ Kimi K2.6 โดยตรง" กับ "เรียกใช้ Sakana Namazu ที่ปรับแต่งสำหรับภาษาญี่ปุ่น" จะไม่เห็นค่าพรีเมียมสำหรับการปรับแต่ง ซึ่งเป็นกลยุทธ์การนำไปใช้ทั้งหมดในตัวเลขเดียว อีกทั้งยังทำให้เห็นคุณค่าชัดเจนสำหรับงานธุรกิจญี่ปุ่น: ภาษาเคโงะ (keigo) ศัพท์เฉพาะ การลดการปฏิเสธ การค้นหาเว็บในตัว และการรันโค้ด มาพร้อมโดยไม่มีการคิดค่าธรรมเนียมเพิ่มต่อโทเคน
ค่าธรรมเนียมเครื่องมือเป็นส่วนที่ต้องจับตา เพราะเป็นจุดที่วงรอบเอเจนต์ใช้เงินจริง การค้นหาเว็บที่ $7.00 ต่อ 1,000 ครั้ง และการรันโค้ดที่ $0.12 ต่อชั่วโมงฟังดูเล็กน้อย จนกระทั่งเอเจนต์วิจัยรายสัปดาห์ค้นหาหลายร้อยครั้ง — จำนวนครั้งที่เรียกใช้ ไม่ใช่ราคาโทเค็น คือสิ่งที่เพิ่มตามสเกล เกตเวย์การจัดเส้นทางที่ส่งผ่านราคาของผู้ให้บริการโดยไม่บวกเพิ่ม จะทำให้ตัวเลขเหล่านี้ตรงไปตรงมา: ไม่มีเลเยอร์แพลตฟอร์มมาพองต้นทุนเครื่องมือ และการลดราคาของผู้ขายก็ปรากฏบนฝั่งคุณในวันเดียวกับที่ประกาศ (ตัว Sakana Namazu เองยังไม่อยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter — มันรันบนคอนโซลของ Sakana เอง — แต่หลักการส่งผ่านนี้คือเหตุผลที่การเปรียบเทียบกับโมเดลฐานยังคงสะอาด)
สิ่งที่ Sakana ไม่ได้เผยแพร่
ช่องว่างสามประการสำคัญกว่าเกณฑ์มาตรฐานใดๆ ทั้งสิ้น ประการแรก ไม่มีการระบุ Context Window — ประกาศและหน้าผลิตภัณฑ์ของ Sakana ละเว้นการกล่าวถึงโดยสิ้นเชิง ซึ่งถือเป็นเรื่องผิดปกติสำหรับ API ที่วางตลาดสำหรับการใช้งานแบบ Agentic ประการที่สอง ไม่มีการประเมินจากภายนอกที่เป็นอิสระ Kimi K2.6 ซึ่งเป็นโมเดลฐาน เป็นหนึ่งในโมเดล Open-Weight ที่ได้รับการวัดผลดีที่สุดในโลก — Artificial Analysis จัดอันดับให้อยู่อันดับต้นของสาย Open-Weight — แต่ค่าความเปลี่ยนแปลงของ Sakana Namazu นั้นเป็นการรายงานจากทางผู้พัฒนาทั้งหมด ประการที่สาม การจัดการข้อมูล: โดยค่าเริ่มต้น อินพุตของคุณอาจถูกนำไปใช้ในการเทรนโมเดล โดยมีตัวเลือกให้ปฏิเสธ (Opt-out) ในคอนโซล และไม่มีการรับประกันว่าการประมวลผลจะอยู่ในประเทศญี่ปุ่น — ควรรู้ไว้ก่อนที่จะส่งข้อมูลลูกค้าผ่านระบบนี้
ใครควรลอง ใครควรรอ
ลองใช้ดู หากคุณส่งมอบผลิตภัณฑ์หรือเครื่องมือภายในองค์กรที่ใช้ภาษาญี่ปุ่น และสิ่งที่ขาดหายไปคือโมเดลที่โต้ตอบได้เหมือนคู่สนทนาทางธุรกิจชาวญี่ปุ่น — เคโกะครบถ้วน การปฏิเสธลดลง เครื่องมือเอเจนต์ในตัว — และคุณพอจะรับได้หากไม่มีเกณฑ์ชี้วัดอิสระในระยะหนึ่ง รอไว้ก่อน หากการปรับใช้ของคุณอยู่ในสหภาพยุโรป สหราชอาณาจักร หรือสวิตเซอร์แลนด์ (ไม่มีให้บริการที่นั่น) หากข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบของคุณต้องการการจัดการข้อมูลเฉพาะในญี่ปุ่นที่รับประกันได้ หรือหากคุณต้องการหน้าต่างบริบทที่คุณสามารถวางแผนการออกแบบระบบดึงข้อมูลได้
สิ่งที่ต้องจับตามองในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า: คะแนนประเมินอิสระสำหรับ Sakana Namazu บนลีดเดอร์บอร์ดสาธารณะ การเปิดเผย context window และว่าข้อจำกัดของ EU จะถูกยกเลิกหรือไม่ จนกว่าสิ่งเหล่านั้นจะปรากฏออกมา ให้มอง Sakana Namazu ตามความเป็นจริง — มันคือการเดิมพันที่จริงจัง ราคาสมเหตุสมผล และเป็นของญี่ปุ่นโดยแท้ ซึ่งตอนนี้ดีได้เท่ากับคำพูดของผู้สร้างเท่านั้น
