Exa Agent Ultra 是 AI 搜索公司 Exa 在 2026 年 9 月 26 日发布的 Agent API 最高「努力」档位：把 effort 参数设为 ultra，智能体就会为「必须跑到穷尽」的任务投入最多算力——大规模名单构建、实体信息补全、需要翻遍数千个来源的难题。它不追求更快，而是追求更彻底。
从一个问题到几千个来源：它是怎么跑起来的
Ultra 的工作方式是把任务拆成子任务，再编排并行子智能体（subagents）同时在多个领域调研；每个步骤按需混合调用前沿模型与更快更便宜的模型。它是 Exa 目前算力投入最高、最耗时的模式：典型复杂任务约 30 分钟跑完，极难任务最长可达 3 小时（maxDurationSeconds 取值 300 到 10800）。调用已经上线：在 Exa API 里设置 effort="ultra" 即可，也兼容 OpenAI 的 /responses 接口（reasoning.effort="ultra"）。注意，它不是开源权重，不能自托管。
费用与适合谁：1 到 100 美元的成本开关
计费按标准 Agent 用量走：默认单次运行上限 20 美元，可在 1 到 100 美元之间调整（maxCostDollars）；提前结束只按实际用量计费。SDK 轮询默认 1 小时超时，官方建议加长或改用流式。Exa 点名的三类目标用户是：模型厂商（组装训练数据，比如收录某一技术的所有论文和仓库）、金融（尽调市场地图、KYC、组合监控）、出海与市场团队（客户名单构建与信息补全，每条结果带引用 URL）。它还支持传入已有名单做扩充，传入的行会被自动排除。
基准成绩很亮眼，但全是厂商自报
官方公布的成绩单确实好看：WANDR（Perplexity 的 500 个宽深数据采集任务）soft recall 81.4%，比 Opus 5.5 高 12.6%（相对值；绝对差距 9.1 个点），单任务成本只有 Opus 5.5 的一半；DeepSearchQA（Google DeepMind 的 900 个多步搜索 prompt）F1 93.9%，比 Perplexity 高 4.7%；WideSearch 行级 F1 58.9%，比 Perplexity 高 5.2%，四家中单任务成本最低；Company Find-All 平均每任务返回 2451 个通过实体，约为 Opus 5.5（146 个）的 16.8 倍。但必须把出处说清楚：以上全部来自 Exa 官方发布，参与对比的竞争对手均跑在最高 effort 档，且这些数字尚未经过独立复现。
「彻底」第一次有了价格标签
深度研究正在从「给一个答案」变成「穷尽式枚举」，Ultra 的价值在于把「彻底」做成了一个可按预算开关的 API 参数——1 到 100 美元的成本封顶。这正是企业敢用的关键：效果上限和花费上限可以同时框定。但在第三方复现结果出来之前，建议把这份成绩单当作能力上限的参考线，而不是采购决策的依据。
