Sakana Fugu를 opencode로 사용하는 최단 절차

Sakana Fugu

일본이 자랑하는 Sakana AI가 Mythos 급의 성능을 냈다고 발표했습니다.

Sakana Fugu의 성능: 정량 평가

두 가지 Fugu 모델은 일반적으로 이용 가능한 프론티어 모델 (Frontier Model)을 상회하며, 엔지니어링, 과학, 추론의 다양한 난관 벤치마크에서도 Fable 5나 Mythos Preview와 어깨를 나란히 합니다. 게다가 수출 규제의 리스크를 부담하지 않고도 프론티어 레벨의 실력을 발휘합니다.

왜 opencode인가

CLI 파의 선택지를 나열하면 다음과 같습니다.

도구	형태	Fugu와의 궁합
Cline	VS Code 확장	OpenAI 호환을 표준 지원하지만 CLI는 아님
Codex CLI	CLI (OpenAI 순정)	Sakana 공식이 지목, OpenAI 호환이 1급 시민
opencode	CLI (OSS)	OpenAI 호환 프로바이더를 JSON 1개로 추가 가능. Claude Code와 UX가 유사
aider	CLI	--openai-api-base로 대응 가능. 차분 제안형

저는 Claude Code에 익숙하기 때문에 UX가 가장 유사한 opencode를 선택했습니다.

설정 절차

공식에서는 Codex의 절차는 적혀 있지만, opencode의 절차는 없습니다. 그래서 opencode용으로 구축하는 방법을 정리해 보았습니다.

1. opencode 설치

공식 절차에 따라 설치 (생략).

2. API 키 발급

Sakana AI 사이트에서 API 키를 발급합니다. 또한 학습 옵트아웃 (Opt-out)은 케이스 바이 케이스로 설정해 주세요.

3. ~/.zshrc에 환경 변수 추가

# Sakana Fugu (opencode 경유로 사용)
export SAKANA_API_KEY="여기에 발급된 키"

반영:

source ~/.zshrc

4. ~/.config/opencode/opencode.jsonc 편집

opencode는 ~/.config/opencode/ 하위의 opencode.json 또는 opencode.jsonc를 읽습니다. 설치 시 빈 틀이 있을 것이므로, 거기에 provider 블록을 추가합니다.

{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
...

포인트:

• npm에 @ai-sdk/openai-compatible를 지정하면 Vercel AI SDK의 OpenAI 호환 어댑터가 사용됩니다.
• baseURL은 관례로서 /v1까지 포함하여 chat/completions 직전까지 작성합니다. https://api.sakana.ai만 작성하면 404 에러가 발생합니다.
• apiKey는 {env:...} 구문으로 환경 변수를 참조할 수 있습니다. 리터럴로 작성하지 마세요.
• model을 최상위 레벨에 두면 실행 시의 기본 모델이 됩니다.

5. 통신 확인 (임의)

opencode를 실행하기 전에 curl로 API 키와 URL의 정확성만 확인해 두면 문제 원인 파악이 빠릅니다.

curl https://api.sakana.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SAKANA_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
...

200 응답과 함께 choices[0].message.content에 답변이 들어있다면 통신 OK입니다.

6. 실행

opencode

실행 후 필요하다면 /models로 모델을 전환하세요. fugu (기본값, 모든 프로바이더로 라우팅)와 fugu-ultra (reasoning summaries 포함) 두 종류가 있습니다.

모델의 구분 사용

공식 문서의 기술을 기반으로 하지만, fugu 모델에는 reasoning.effort 파라미터가 있으며, high와 xhigh가 있습니다.

지정할 수 있습니다. 무거운 추론을 요청하고 싶을 때는 fugu-ultra를 선택하거나, fugu에 reasoning.effort: xhigh를 전달하는 방식이 됩니다. opencode의 @ai-sdk/openai-compatible 프로바이더가 이 reasoning 파라미터를 투명하게 전달(pass-through)하는지는 별도로 확인이 필요합니다.

주의사항

• ~/.zshrc에 평문으로 저장하는 것은 리포지토리 백업이나 화면 공유 시 주의가 필요합니다. 신경 쓰인다면 1Password CLI (op read)를 통해 읽어오는 방식으로 설정하는 것이 안전합니다.
• Fugu는 오케스트레이션 (Orchestration) 내부에서 여러 모델을 동원하므로, 1 요청당 레이턴시 (Latency) 및 비용은 단일 모델보다 높다는 전제하에 사용해야 합니다.

요약

• Fugu는 OpenAI 호환 모델만 지원하므로, Claude Code에서는 번역 프록시 (Translation Proxy)를 통해서만 사용할 수 있습니다.
• CLI 사용자라면 opencode에 OpenAI 호환 프로바이더를 추가하는 것이 가장 직관적인 방법입니다. 필요한 작업은 opencode.jsonc에 provider를 추가하고 SAKANA_API_KEY를 export 하는 것뿐입니다.

Codex CLI도 Sakana 공식의 주력 제품이지만, Claude Code에 익숙한 사람에게는 opencode가 더 이질감이 적은 것으로 보입니다.

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