Exa Agent Ultra est le niveau d'«effort » maximal de l'Agent API que la société de recherche IA Exa a publié le 26 septembre 2026 : réglez le paramètre effort sur « ultra » et l'agent consacre un maximum de puissance de calcul aux tâches qui doivent être menées jusqu'à épuisement — constitution de listes à grande échelle, enrichissement d'entités et problèmes exigeant de passer en revue des milliers de sources. L'objectif n'est pas la vitesse, mais l'exhaustivité.
D'une question à des milliers de sources : comment ça fonctionne
Ultra découpe une tâche en sous-tâches, puis orchestre des sous-agents parallèles (subagents) qui explorent plusieurs domaines à la fois ; chaque étape combine selon les besoins modèles de pointe et modèles plus rapides et moins chers. C'est le mode le plus gourmand en calcul et le plus long proposé par Exa : une tâche complexe typique se termine en 30 minutes environ, les plus ardues pouvant durer jusqu'à 3 heures (maxDurationSeconds de 300 à 10800). L'appel est déjà disponible : il suffit de définir effort="ultra" dans l'API Exa, avec une compatibilité via l'interface /responses d'OpenAI (reasoning.effort="ultra"). À noter : il ne s'agit pas de poids ouverts — l'auto-hébergement est impossible.
Tarifs et public visé : un interrupteur de coût de 1 à 100 dollars
La facturation suit l'usage standard des Agents : le plafond par défaut est de 20 dollars par exécution, réglable de 1 à 100 dollars (maxCostDollars) ; les exécutions qui se terminent plus tôt ne sont facturées qu'au réel. L'interrogation (polling) du SDK expire par défaut au bout d'une heure, et la recommandation officielle est de l'allonger ou de passer au streaming. Les trois publics cibles cités par Exa : les fabricants de modèles (assemblage de données d'entraînement, par exemple recenser tous les articles et dépôts sur une technologie), la finance (cartes de marché pour la due diligence, KYC, suivi de portefeuille) et les équipes go-to-market (constitution et enrichissement de listes de clients, chaque résultat avec son URL source). On peut aussi fournir une liste existante à étendre — les lignes fournies sont automatiquement exclues.
Des benchmarks impressionnants — mais tous auto-déclarés
Le tableau de scores officiellement publié est réellement éloquent : sur WANDR (les 500 tâches de collecte de données larges et profondes de Perplexity), 81,4 % de soft recall, soit 12,6 % de mieux qu'Opus 5.5 en valeur relative (écart absolu de 9,1 points), pour un coût par tâche deux fois moindre ; sur DeepSearchQA (les 900 prompts de recherche multi-étapes de Google DeepMind), 93,9 % de F1, 4,7 % devant Perplexity ; sur WideSearch, 58,9 % de F1 au niveau ligne, 5,2 % devant Perplexity, avec le coût par tâche le plus bas des quatre systèmes ; sur Company Find-All, 2 451 entités valides en moyenne par tâche, environ 16,8 fois les 146 d'Opus 5.5. Mais l'origine doit être dite clairement : tout cela vient de la publication d'Exa elle-même, tous les concurrents comparés tournaient à leur réglage d'effort maximal, et aucun de ces chiffres n'a encore été reproduit de façon indépendante.
L'« exhaustivité » a enfin une étiquette de prix
La recherche approfondie passe de « donne-moi une réponse » à « énumère jusqu'à épuisement », et la valeur d'Ultra est d'avoir transformé la « rigueur » en paramètre d'API que l'on active selon son budget — avec un plafond de 1 à 100 dollars. C'est précisément la clé de l'adoption en entreprise : le plafond de performance et le plafond de dépenses peuvent être encadrés ensemble. Mais tant que des tiers n'auront pas reproduit ces résultats, mieux vaut lire ce tableau comme une référence du plafond de capacité, pas comme un argument d'achat.
