Tout savoir sur Sakana Namazu

Présentation

Sorti le 3 août 2026, Sakana Namazu fait partie des 4 modèles de Sakana AI suivis sur ce site. Ses poids ne sont pas publiés : il s'utilise uniquement à distance, par l'API de Sakana AI ou d'hébergeurs partenaires (5 référencés sur models.dev). Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. Il a donc 2 mois au 22 octobre 2026.

Nous le rangeons parmi les milieu de gamme (34 modèles dans cette catégorie sur le site).

Que disent les tests indépendants ?

Au 22 octobre 2026, Epoch AI ne publie pas de score pour Sakana Namazu sur les tests de notre panier. Pour le situer, il faut donc s'appuyer sur ses caractéristiques et son prix, puis le tester sur vos propres cas.

Combien coûte Sakana Namazu ?

Sakana Namazu est facturé 0,95 $US par million de tokens en entrée et 4 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,027 $US, soit 27 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est dans la moyenne des milieu de gamme, dont le prix de sortie médian est de 4,38 $US.

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,15 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Caractéristiques techniques

Sa fenêtre de contexte atteint 262 144 tokens, soit environ 393 pages de texte à 500 mots par page : assez pour un long rapport ou plusieurs contrats d'un coup. Une réponse peut compter jusqu'à 65 536 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image et PDF.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Pour quels usages ?

Par sa catégorie, Sakana Namazu vise d'abord un compromis entre qualité et coût, pour des usages quotidiens qui ne justifient pas un modèle de pointe.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Sakana Namazu sont :

• Mistral Large 4 (Mistral AI, indice 79,7)
• Muse Spark 1.2 (Meta, 4,25 $US par million de tokens en sortie)
• Muse Spark 1.1 (Meta, 4,25 $US par million de tokens en sortie)
• Gemini 3.8 Flash (Google DeepMind, indice 83,7)