【AI】Sakana FuguをOpenCodeで使う最短手順

AI

こんにちは、フリーランスエンジニアの太田雅昭です。

Sakana Fugu

日本の誇るSakana AIが、Mythos級の性能を出したと発表しました。

Sakana Fugu の性能：定量評価 二つのFuguモデルは、一般に利用できるフロンティアモデルを上回り、エンジニアリング・科学・推論のさまざまな難関ベンチマークでも、Fable 5やMythos Previewと肩を並べます。しかも、輸出規制のリスクを負うことなく、フロンティアレベルの実力を発揮します。

https://sakana.ai/fugu/

なぜOpenCodeか

CLI 派の選択肢を並べると以下です。

ツール形態Fugu との相性
ClineVS Code 拡張OpenAI 互換を標準サポートだが CLI ではない
Codex CLICLI (OpenAI 純正)Sakana 公式が名指し、OpenAI 互換が一級市民
opencodeCLI (OSS)OpenAI 互換プロバイダを JSON 1 個で追加可能。Claude Code に UX が近い
aiderCLI--openai-api-base で対応可。差分提案型

私は Claude Code 慣れしているので、UX が一番近い opencode を選びました。

Sakana Fuguをopencodeから使う構成

設定手順

公式ではCodexの手順は書かれていますが、OpenCodeのそれはありません。そこでOpenCode用に構築する方法をまとめてみました。

1. opencode インストール

公式の手順に従ってインストール (省略)。

2. API キー発行

Sakana AIサイトでAPIキーを発行します。なお学習のオプトアウトはケースバイケースで設定してください。

3. ~/.zshrc に環境変数

# Sakana Fugu (opencode 経由で使用)
export SAKANA_API_KEY="ここに発行されたキー"

反映:

source ~/.zshrc

4. ~/.config/opencode/opencode.jsonc を編集

opencode は ~/.config/opencode/ 配下の opencode.json または opencode.jsonc を読みます。インストール時に空の雛形があるはずなので、そこに provider ブロックを追記します。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "fugu": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Sakana Fugu",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.sakana.ai/v1",
        "apiKey": "{env:SAKANA_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "fugu": { "name": "Fugu" },
        "fugu-ultra": { "name": "Fugu Ultra" }
      }
    }
  },
  "model": "fugu/fugu-ultra"
}

ポイント:

  • npm に @ai-sdk/openai-compatible を指定すると、Vercel AI SDK の OpenAI 互換アダプタが使われます
  • baseURL は /v1 まで含める。慣例として chat/completions の手前までを書きます。https://api.sakana.ai だけだと 404 になります
  • apiKey は {env:...} 構文で環境変数を参照可能。リテラルで書かないこと
  • model をトップレベルに置くと、起動時のデフォルトモデルになります

5. 疎通確認 (任意)

opencode を立ち上げる前に curl で API キーと URL の正しさだけ確認しておくと、切り分けが早いです。

curl https://api.sakana.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SAKANA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"fugu","messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

200 で choices[0].message.content に返答が入っていれば疎通 OK です。

6. 起動

opencode

起動後、必要なら /models でモデルを切り替え。fugu (デフォルト・全プロバイダにルーティング) と fugu-ultra (reasoning summaries 付き) の 2 種類があります。

モデルの使い分け

公式ドキュメントの記述ベースですが、fugu モデルには reasoning.effort パラメータがあり、high と xhigh を指定できます。重い推論を投げたいときは fugu-ultra を選ぶか、fugu に reasoning.effort: xhigh を渡す形になります。opencode の @ai-sdk/openai-compatible プロバイダがこの reasoning パラメータを透過させるかは別途確認が必要です。

注意点

  • ~/.zshrc への平文保存はリポジトリバックアップや画面共有時に注意。気になるなら 1Password CLI (op read) で読む形にしておくのが安全です
  • Fugu はオーケストレーション内部で複数モデルを動員するので、1 リクエストあたりのレイテンシ・課金は単一モデルより重い前提で使うこと

まとめ

  • Fugu は OpenAI 互換オンリーなので、Claude Code からは翻訳プロキシ経由でしか使えない
  • CLI 派は opencode に OpenAI 互換プロバイダを足すのが一番素直
  • 必要な作業は opencode.jsonc への provider 追記と SAKANA_API_KEY の export だけ

Codex CLI も Sakana 公式の本命ですが、Claude Code 慣れの人には opencode のほうが違和感が少ないようです。