Sakana: Sakana Namazu

Рассуждения

sakana/sakana-namazu

262 144 контекст

Вход: 114 ₽/1MВыход: 479 ₽/1M

Вход

ТекстИзображенияФайлы

Выход

Текст

Sakana Namazu — это модель рассуждений, специализированная на японском языке, разработанная компанией Sakana AI. Она основана на Kimi K2.6 и дополнительно обучена для работы с японским языком и бизнес-контекстами. Модель хорошо подходит для выполнения инструкций на японском языке.

Поддерживаемые параметры

Параметры, которые поддерживает эта модель в API-запросах

include_reasoningreasoningreasoning_effortstructured_outputstool_choicetoolsweb_search_options

Активность

Доступность

Провайдеры для Sakana: Sakana Namazu

Система автоматически выбирает оптимального провайдера и переключается на резервный при сбоях.

Сортировка:

Производительность

Сравните разных провайдеров на AllTokens

Бенчмарки

Оценки модели из Artificial Analysis

Быстрый старт

https://api.alltokens.ru/api/v1Полная документация →

bash

curl https://api.alltokens.ru/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ALLTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "sakana/sakana-namazu",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Привет! Кратко объясни, что умеешь."}
    ]
  }'

Технический профиль модели

Sakana: Sakana Namazu от провайдера sakana доступна через OpenAI-совместимый API AllTokens.

Страница агрегирует практические параметры для интеграции: стоимость входа и выхода, рабочий контекст, набор поддерживаемых параметров и сигналы для выбора модели под конкретные продакшн-сценарии.

Контекст

262 144 токенов

Цена входа

114 ₽ / 1M токенов

Цена выхода

479 ₽ / 1M токенов

Входные модальности

ТекстИзображенияФайлы

Выходные модальности

Текст

Добавлена в каталог

11.08.2026

Когда выбирать эту модель

Работа с длинными документами: регламенты, отчеты, knowledge base и большие диалоги.
Агентные сценарии с tool calling: вызовы функций, оркестрация шагов и интеграция с внутренними API.
Задачи, где нужен структурированный JSON-ответ и строгая схема результата.
Мультимодальные кейсы: обработка комбинаций текста и медиа во входящих запросах.

Что проверить перед запуском

Перед продом проверьте реальные лимиты по токенам и поведение модели на ваших длинных запросах.
Сделайте бюджетные алерты и лимиты расходов: итоговая стоимость зависит от длины ответов и ретраев.
Проверьте совместимость всех используемых параметров запроса в staging перед релизом.
Проведите A/B тест на вашем датасете: сравните качество, latency и стоимость с 1-2 альтернативами.

Сравнение и новости

Подробный обзор модели

Новости, изменения цены, ключевые обновления и практические рекомендации по интеграции.

Открыть обзор

Модели для программирования

Выборка кодинг-моделей для разработки: инструменты, reasoning, качество генерации и скорость.

Смотреть подборку

Модели с длинным контекстом

Список моделей с большим context window для анализа длинных документов, репозиториев и агентных пайплайнов.

Смотреть подборку

Мультимодальные модели

Список мультимодальных LLM-моделей с поддержкой нескольких типов входа для сложных AI-сценариев.

Смотреть подборку