Fugu Max vs. DeepSeek V4 Pro: Der kostenoptimierte ist der teure

Fugu Max ist als Billigoption gedacht, doch DeepSeek V4 Pro unterbietet es preislich ohnehin. Sakana AI veröffentlichte Fugu Max am 11. September 2026 zu 2,00 US-Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 6,00 US-Dollar pro Million Ausgabe-Tokens und positionierte es als Koordinator, der die Kosten-Leistungs-Grenze erweitert, indem er jede Aufgabe an das schlankste Modell in seinem Pool weiterleitet. DeepSeek V4 Pro, seit April 2026 gelistet, liegt bei 0,73 US-Dollar für Eingabe und 2,18 US-Dollar für Ausgabe pro Million zum nutzungsabhängigen Tarif von OrcaRouter – etwa ein Drittel dessen, was Fugu Max auf beiden Achsen verlangt, und das von einem einzigen Open-Weights-Mixture-of-Experts-Modell mit 384K Ausgabe-Obergrenze und ganz ohne Orchestrierungsschicht. Diese Umkehrung ist der ganze Vergleich. Alles andere an diesem Paar ist die Frage, was Orchestrierung einem bringt, wenn die Baseline, die man zu unterbieten versucht, bereits günstiger ist als man selbst.

Zwei Möglichkeiten, eine Rechnung zu senken – und eine davon ist bereits niedriger.

Sakanas Argument für Fugu Max ist, dass ein Koordinator Ausgaben senken kann, indem er für Aufgaben, die keine Frontier-Fähigkeiten benötigen, keine Frontier-Preise zahlt. Das ist ein stichhaltiges Argument. Das Problem ist das Modell, gegen das es vorgebracht wird. DeepSeek V4 Pro ist ein Mixture-of-Experts mit 1,6 Billionen Parametern und 49 Milliarden pro Token aktiven Parametern – dieselbe Idee zur Kostensenkung, nur eine Ebene tiefer umgesetzt: Man bezahlt für die Parameter, die ein Token tatsächlich aktiviert, nicht für die Größe des Netzwerks. Beide Produkte sind Antworten auf die Frage: „Wie hören wir auf, für Kapazität zu bezahlen, die wir nicht nutzen?“ Eines davon verlangt 2,18 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token für dieses Privileg.

• Eingabepreis — Fugu Max 2,00 $ pro 1 Mio. Tokens vs. DeepSeek V4 Pro 0,73 $ pro 1 Mio. Tokens (nutzungsabhängig abgerechnet)

• Ausgabepreis — Fugu Max 6,00 $ pro 1 Mio. Token vs. DeepSeek V4 Pro 2,18 $ pro 1 Mio. Token (verbrauchsabhängig abgerechnet)

• Zwischengespeicherte Eingabe — Fugu Max 0,25 $ pro 1 Mio. Token gegenüber DeepSeek V4 Pro, dessen Cache-Treffer-Eingabe weit unter ihrem Grundtarif liegt, wobei der vom Anbieter veröffentlichte Listenpreis unter 1,00 $ pro 1 Mio. liegt

• Kontext — Fugu Max nicht veröffentlicht vs. DeepSeek V4 Pro 1 Mio. Token

• Ausgabegrenze — Fugu Max nicht veröffentlicht vs. DeepSeek V4 Pro 384K Token

• Modalität — Fugu Max nicht veröffentlicht vs. DeepSeek V4 Pro nur Text, mit Tool-Nutzung, JSON-Modus und Reasoning

• Architektur — Fugu Max, ein trainierter Koordinator über einem nicht offengelegten Pool, vs. DeepSeek V4 Pro, ein einzelnes MoE-Modell, Open-Weights-Abstammung

• Benchmark-Werte — Fugu Max: sechs behauptete Siege ohne Punktzahlen vs. DeepSeek V4 Pro: vom Anbieter gemeldete 87,9 auf Terminal Bench 2.1, 92,8 auf GPQA Diamond, 96,4 auf SWE-bench Vals

Eine Zahl in dieser Liste verdient es, herausgegriffen zu werden. Deep​Seek meldet 87,9 auf Terminal Bench 2.1. Fugu Max beansprucht die „beste Gesamtpunktzahl“ auf Terminal Bench 2.1. Derselbe Benchmark, dasselbe Veröffentlichungsfenster, eine Seite veröffentlicht eine Zahl und die andere veröffentlicht das Wort „beste“. Das ist die klarste Veranschaulichung der Evidenzasymmetrie in diesem Paar, und es ist kein Detail – es ist der ganze Grund, warum die Preislücke nicht das Ende der Argumentation ist.

Was Orchestrierung bringt, wenn die Baseline ohnehin günstig ist

Der Grund, für Fugu Max mehr zu zahlen, muss auf Arbeit beruhen, die ein einzelnes Modell schlecht bewältigt, und es gibt eine echte Kategorie davon. Aufgaben mit langem Zeithorizont, bei denen sich ein falscher Schritt kumuliert – Multi-Datei-Refactorings, Änderungen im Repository-Maßstab, alles, wo ein Verifier, der die Ausgabe des Workers prüft, mehr wert ist als ein stärkerer Worker –, sind genau das, wofür eine Thinker/Worker/Verifier-Konstellation gedacht ist. Sakanas eigene Einordnung für die Fugu-Reihe ist, dass es billiger ist, einen Fehler in einem zweiten Durchlauf zu entdecken, als es beim ersten Mal richtig hinzubekommen. Bei solchen Aufgaben kann eine Ausgaberate von 6,00 $, die in einem Versuch abgeschlossen wird, eine Rate von 2,18 $ schlagen, die drei benötigt.

Dieses Argument hat eine überprüfbare Form, und Sakana hat es nicht öffentlich durchgeführt. Der Vergleich, den man haben möchte, sind die Kosten pro abgeschlossener Aufgabe bei einem Benchmark, den beide Systeme angehen – Terminal Bench 2.1 liegt direkt vor, er ist konstruktionsbedingt agentisch und terminalbasiert, und nur einer der beiden Anbieter hat eine Zahl dafür veröffentlicht. Solange diese Lücke nicht geschlossen ist, lautet die ehrliche Position, dass der Kostenvorteil von Fugu Max auf Token-Ebene behauptet und auf Aufgabenebene unbewiesen ist, während der von DeepSeek V4 Pro eindeutig ist: Die Tokens selbst kosten nur ein Drittel so viel.

Es gibt einen sekundären Punkt zur Pool-Zusammensetzung, der für diesen Vergleich mehr zählt als für die meisten. Der Pool von Fugu Max wurde in dieser Version erweitert, um Open-Weights- und spezialisierte Modelle aufzunehmen, wobei die NVIDIA Nemotron-Familie im Rahmen einer NVIDIA-Kollaboration genannt wird. Offene Gewichte im Pool bedeuten, dass die günstigste Sprosse in Sakanas Leiter nicht den Preisentscheidungen eines anderen Labors ausgesetzt ist. DeepSeek V4 Pro ist, da selbst Open-Weights, niemandes Preisentscheidungen ausgesetzt außer denen von DeepSeek – und es ist die Sprosse. Das Resilienz-Argument, das Sakana für Orchestrierung anführt, gilt direkt für DeepSeek und nur indirekt für die zugrunde liegende Versorgung von Fugu Max.

Caching ist der Punkt, an dem Agent-Workloads tatsächlich teuer werden.

Der Grundtarif keines der beiden Anbieter ist der Tarif, den eine Agent-Loop zahlt. Lange Agent-Läufe senden bei jedem Turn ein großes, weitgehend unverändertes Präfix erneut, und die Cache-Hit-Rate bestimmt die tatsächliche Rechnung. Fugu Max führt zwischengespeicherten Input mit 0,25 US-Dollar pro Million auf – ein echter und aggressiver Wert, ein Achtel seines eigenen Basis-Input-Tarifs. DeepSeek V4 Pro bepreist Cache-Hit-Input weit unter seinem veröffentlichten Basiswert, und sein Output-Tarif ist auf etwa das Dreifache seines Inputs festgelegt statt auf das Vier- bis Fünffache, das die meisten Anbieter verwenden, was speziell die Kosten generierungsintensiver Loops senkt.

Was Sie heute nicht tun können, ist, den Vergleich zuverlässig anhand der Preisliste eines der beiden Anbieter zu berechnen, weil der Cache-Tarif von Fugu Max für eine Token-Anzahl gilt, die Sie nicht vorhersagen können. Ein Orchestrator entscheidet, wie viele Agenten laufen; der Kontext jedes Agenten trägt dazu bei; der Koordinator fügt seinen eigenen hinzu. Sakanas Preisversprechen für die Fugu-Linie – ein Mischpreis auf Basis des teilnehmenden Top-Tier-Modells, wobei Agenten die Rechnung nicht aufsummieren – schließt den schlimmsten Fall aus, was ein echtes Zugeständnis und anerkennenswert ist. Es macht das Volumen nicht im Voraus bekannt. Die Rechnung von DeepSeek V4 Pro ist eine Funktion der Tokens, die Sie senden, und der Tokens, die Sie empfangen, und nichts anderes.

Diese Vorhersagbarkeit ist ebenso sehr eine Routing-Eigenschaft wie eine Modelleigenschaft. DeepSeek V4 Pro ist auf OrcaRouter zum Listenpreis des Anbieters mit 0 % Aufschlag, sodass eine Preisänderung von Deep​Seek Ihren bestehenden Schlüssel noch am selben Tag erreicht, statt erst bei Ihrer nächsten Vertragsverlängerung, und automatisches Failover Sie auffängt, wenn ein Anbieterpfad rate-limitiert ist. Der letzte Punkt hat für dieses Modell speziell ein ungewöhnliches Gewicht: Deep​Seek hat seine Preisgestaltung in diesem Zyklus bereits einmal überarbeitet, mit Peak- und Off-Peak-Stufen, deren endgültige Zahlen je nach Quelle variieren. Wenn sich die Preisliste eines Anbieters ändert, ist der Router der Unterschied zwischen dem Auffangen der Änderung und dem Entdecken auf einer Rechnung.

Was wir nicht verifizieren konnten

Drei Punkte in der Veröffentlichung von Fugu Max ließen sich nicht mit irgendetwas außerhalb von Sakanas eigenen Materialien abgleichen, und sie werden hier aufgeführt, statt übergangen zu werden. Erstens: Die sechs Benchmark-Siege enthalten keine Zahlen — Terminal Bench 2.1, GPQAD, AA-LCR, GDP.pdf, AutomationBench und SWEFish werden als Siege genannt, ohne dass Punktzahlen angegeben werden, und SWEFish ist Sakanas interner Benchmark. Zweitens: Kontextfenster, Ausgabeobergrenze und unterstützte Modalitäten von Fugu Max sind nicht veröffentlicht, sodass die obigen Zeilen zu Modalitäten und Obergrenze eine ausgelieferte Spezifikation mit Schweigen vergleichen. Drittens: Es gibt keine unabhängige Bewertung irgendeines Fugu-Modells, und es gibt keinen Artificial-Analysis-Eintrag für Fugu Max.

Bei DeepSeek V4 Pro ist die Lage umgekehrt. Der Anbieter nennt eine lange Liste von Werten — Terminal Bench 2.1 87,9, GPQA Diamond 92,8, SWE-bench Vals 96,4, HLE 42,7 und 60,0 in zwei Konfigurationen, MCP Atlas 73,6, Toolathlon-Verified 74,1, CyberGym 83,3 — und alle sind ebenfalls vom Anbieter gemeldet. Der Unterschied ist nicht, dass ein Anbieter vertrauenswürdiger ist. Er besteht darin, dass Uneinigkeit möglich ist, wenn beide Seiten Zahlen veröffentlichen, und dass einer Uneinigkeit nachgegangen werden kann. Eine Behauptung ohne Zahl lässt sich nicht überprüfen, nur akzeptieren oder ignorieren.

Ein weiterer Vorbehalt zu den oben genannten DeepSeek-Preisen: Unsere eigene Modellseite enthält zwei Zahlen – einen verbrauchsabhängigen Tarif von 0,73 $ für Input und 2,18 $ für Output pro Million in den Preis-Kacheln sowie eine ältere Beschreibung von 0,44 $ für Input und 0,87 $ für Output pro Million. DeepSeek hat außerdem Peak- und Off-Peak-Stufen angekündigt, bei deren endgültigen Preisen die Quellen uneinig sind. Betrachten Sie 0,73 $ und 2,18 $ als den Tarif, der Ihnen heute tatsächlich über uns in Rechnung gestellt wird, und gleichen Sie ihn mit der veröffentlichten Preisliste ab, bevor Sie darauf ein Budget aufbauen.

Fazit

DeepSeek V4 Pro gewinnt diesen Vergleich zu den Bedingungen, die Fugu Max gewählt hat. Es ist günstiger bei Input und Output, es hat ein veröffentlichtes Kontextfenster und eine Obergrenze von 384K beim Output, es nennt eine echte Zahl für den Benchmark, bei dem Fugu Max vorgibt, führend zu sein, und seine Abstammung ist Open-Weights, die stärkste verfügbare Form des Arguments für Anbieterunabhängigkeit, das Sakana verkauft. Wenn Ihre Arbeitslast token-intensiv ist und Ihre Priorität in den niedrigsten vertretbaren Kosten pro Token von einem Modell liegen, das Sie festlegen können, ist das hier nicht knapp.

Fugu Max gewinnt bei einer enger gefassten Frage, die DeepSeek V4 Pro gar nicht beantwortet: ob ein Koordinator, der sein eigenes Agenten-Team zusammenstellt, schwierige Arbeit mit langem Zeithorizont in weniger Versuchen abschließen kann als ein einzelnes Modell. Das ist einen Pilotversuch wert, wenn Sie überprüfbare, fehlertolerante Arbeit haben und sich außerhalb der EU/des EWR befinden. Berechnen Sie die Kosten anhand von Tokens pro abgeschlossener Aufgabe, legen Sie zuerst eine Obergrenze fest und vergleichen Sie es mit dem DeepSeek V4 Pro-Endpunkt auf OrcaRouter zum Listenpreis des Anbieters — ein Schlüssel, 0 % Aufschlag, und ein Tarif, der dem des Anbieters folgt.