Fugu Max 和 Fugu Ultra v2 哪个好？差价 5 倍怎么选

直接给结论：绝大多数日常任务选 Fugu Max，它便宜得多且能力足够；只有复杂推理、高难度分析这类硬骨头才值得上 Fugu Ultra v2，后者的输出价格是前者的 5 倍。两款模型 2026 年 9 月 11 日同日在 OpenRouter 上线，接入方式完全一样，切换零成本。下面把差异掰开讲。

先认识 Fugu 家族：不是单个模型，是编排系统

按照 OpenRouter 上 Sakana Fugu 系列页面的官方描述，Fugu 不是传统意义上的单体大模型，而是一个「习得式多智能体编排系统」：由一个语言模型负责把任务路由和调度给多个执行单元协同完成。Max 和 Ultra v2 是同一套系统里的两个档位，官方定位分别是「性价比款」和「高性能款」。

这个设计直接影响你对两者的预期：你感受到的响应质量来自整个编排链路，而不是某一个参数规模。两款都强制开启推理（reasoning 为必开项），区别在于默认推理档位和算力投入。

总对比表：10 个维度一次看全

数据来自 OpenRouter 模型页与接口端点信息，2026 年 9 月 17 日核实：

两款都支持函数调用、结构化输出和联网搜索（搜索单独计费 0.01 美元一次），工具协议一致。

价格差多少：一个算例看懂

单价差距要放到真实负载里才有感觉。假设一个典型的 Agent 任务消耗 100 万输入 tokens 和 20 万输出 tokens：

1. Fugu Max：输入 2 美元 + 输出 1.2 美元，合计约 3.2 美元。
2. Fugu Ultra v2：输入 5 美元 + 输出 6 美元，合计约 11 美元。

同样一轮任务，Ultra v2 花费约是 Max 的 3.4 倍；如果任务输出更重（比如批量生成内容），输出价 5 倍的差距会被进一步放大。反过来，如果只做短输入长思考的难题，差距会收窄。

还有一个容易踩的坑在长上下文：Fugu Ultra v2 的提示词一旦超过 27.2 万 tokens，输入价从 5 美元涨到 10 美元、输出涨到 45 美元；Fugu Max 没有这档加价。喂超大文档给 Ultra v2 时，账单可能是你预期的两倍以上。

质量差在哪：推理档位和知识截止

两款最大的隐性差异是默认推理深度。Fugu Ultra v2 默认 xhigh 档推理，Max 默认 high 档，官方给 Ultra v2 的定位就是用更多算力换更高回答质量。实践中这意味着：

1. 复杂多步推理、数学、代码难题：Ultra v2 的默认配置就更偏向想得更深。
2. 常规问答、摘要、格式化转换：Max 的默认档位已经足够，多花的推理算力是浪费。

另一个差异是知识截止：Ultra v2 标注 2026 年 8 月 28 日，Max 未标注，结合它 9 月 11 日才上线的节奏，训练数据较新这件事基本可以放心，但涉及最新动态仍建议开联网搜索参数。

场景化推荐：什么人用哪个

如果你是下面这些情况，选 Fugu Max：

1. 批量处理：分类、抽取、改写、摘要等量大、单题不难的任务，成本直接砍到五分之一。
2. Agent 高频调用：编排系统本身就会产生大量内部请求，用 Max 当执行层更扛得住账单。
3. 长文档日常分析：1M 上下文一样有，还没有长上下文加价。

如果你是下面这些情况，选 Fugu Ultra v2：

1. 疑难杂症攻坚：Max 试过答不好的问题，换 Ultra v2 默认 xhigh 再跑一轮。
2. 高价值低频任务：一份要交给客户的分析报告，单价贵几美元但质量优先。
3. 需要最新知识截止的领域研究。

拿不准的话，最务实的路径是 Max 起步：把 Max 设为默认模型，个别任务手动切 Ultra v2。两款切换不需要改任何接入代码，只换模型 ID。对比思维不熟的读者可以看站内怎么看模型版本号和DeepSeek V4.1 Flash 与 V4 Pro 对比，同类「一快一强」的双档策略在各家已经很常见，Meta 的Muse Spark 1.2 解读也是类似路数。

迁移成本：几乎为零

两款模型同属一个平台、同一套协议、同一批参数支持，从任何一方切到另一方只需要改模型 ID 字符串：sakana/fugu-max 换成 sakana/fugu-ultra-v2。没有专属 SDK、没有数据格式差异，也就没有传统意义上的迁移成本。唯一要改的是预算逻辑，尤其注意 Ultra v2 的长上下文加价档。