八家 Agent 搜索接口价格与计费对照

给 AI Agent 接入联网搜索，单看每次搜索的报价，最便宜和最贵的方案能差约 47 倍。但这个数字还不能回答选型问题：有的接口只返回摘要，有的已经带正文，有的让模型自己决定何时搜索，后面的读网页和 token 费用也各不相同。

原文比较了 8 家供应商、13 个价格档位，结论是独立搜索 API 通常更省请求费，模型内置搜索则省集成工作。不过，这是一份截至 2026 年 10 月 27 日的标价快照，没有测试搜索质量和延迟。它适合拿来拆预算，不能直接当作效果排行榜。

47 倍价差，买到的是同一种搜索吗

原文把产品分成两组：DeepSeek、Perplexity、Exa、Brave、Tavily 提供独立搜索 API；OpenAI、Anthropic、Google Gemini 把搜索工具集成在模型 API 内。

13 档标价如下，均不包含模型 token 费用：

产品与档位	每千次标价
DeepSeek Search	$0.75
Perplexity Search fast	$1
Exa lite / instant	$4
Brave Search	$5
Perplexity Search standard	$5
Exa auto / fast	$7
Tavily basic	$8
OpenAI web search	$10
Anthropic web search	$10
Gemini 3 及更新模型 grounding	$14
Tavily advanced	$16
OpenAI web search preview，非推理模型	$25
Gemini 2.5 grounding	$35

最高与最低价格相除是 46.7，约为 47 倍。但 Gemini 2.5 的计费单位是每千次 grounded prompts，即使用搜索依据生成回答的提示请求，并不能直接认定它和一次独立搜索调用做了相同工作。

还有一个时间前提：DeepSeek 的按请求计费从北京时间 2026 年 11 月 1 日 00:00 开始，只对成功请求收费。在此之前，经 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 调用仍然免费。原文比较的是即将生效的生产标价。

作者选取五家独立 API 的默认档位，价格分别为 $0.75、$5、$5、$7、$8，中位数是 $5。OpenAI 和 Anthropic 的 $10 是它的 2 倍，Gemini 3 的 $14 是 2.8 倍；相对 DeepSeek，则分别约为 13.3 倍和 18.7 倍。

作者称之为 grounding premium，可以理解成让模型自行搜索、利用搜索依据生成回答所付的集成溢价。开发者少维护一个搜索依赖，也少写一段调用编排。

这部分便利有明确的计费边界。OpenAI 通常按模型常规费率收取搜索内容 token，非推理模型的 preview 工具例外，内容 token 免费。Anthropic 把搜索结果算作输入 token，后续对话再次携带这些结果也会计费；其引用始终开启，引用中的文本、标题和 URL 字段不计 token。Anthropic 每次搜索计一次工具使用，与返回结果数无关，搜索出错不收费。

真正该比较的是一次任务要花多少钱

Agent 经常需要先搜索，再读取多个结果页。搜索请求便宜，不代表完成整项任务也便宜。

原文设定了一个统一工作量：每次查找包含一次搜索、三次页面读取。每千次查找的工具费变成：

方案	搜索与读取费用
DeepSeek Search + Fetch	$3.00
Perplexity Search standard	$5.00
Exa lite + 正文读取	$7.00
Exa auto + 正文读取	$10.00
Anthropic web search + web fetch	$10.00
Tavily basic + Extract	$12.80

差别来自正文如何交付。DeepSeek 搜索和 Fetch 都是每千次 $0.75，因此总额是 $0.75 加三份 $0.75。Perplexity 的结果已经包含提取的页面文本，受 max_tokens_per_page 限制，不另算三次抓取。

Exa 正文读取每千页 $1，lite 和 auto 分别在搜索费上加 $3。Anthropic web fetch 不额外收工具费，但正文仍计输入 token；其文档估算，一个平均 10 kB 的网页约为 2,500 tokens，三页就是约 7,500 tokens，尚未包含其他上下文。

Tavily basic 每次消耗一个 credit，单价 $0.008；advanced 消耗两个。Extract 每五个成功 URL 收一个 credit，折合每千页 $1.60。不过，三个 URL 一批可能触发取整，$12.80 不能当作每种调用方式下的精确账单。

Brave 没进入这张表，因为它返回片段，每个结果最多再附五个额外片段，作者没有在定价页找到页面抓取产品。

预算应该按完成一次任务计算，并把工具费和输入 token 分开列。

这也解释了独立 API 的另一项价值：可以先过滤、重排、截断内容，再送进模型。省下的可能不只是搜索费，还有上下文开销。

返回更多结果和免费额度，分别解决什么问题

按请求上限摊薄，DeepSeek 每次最多返回 50 条，每千条结果成本为 $0.015；Perplexity fast 最多 20 条，对应 $0.05；Brave 和 Perplexity standard 都是 20 条，对应 $0.25。

Exa lite 包含 10 条，对应 $0.40，额外结果每千条 $1；Exa auto 包含 10 条，对应 $0.70。Tavily basic 和 advanced 都按 20 条计算，分别为 $0.40、$0.80。

这里原文有一处需要纠正：小标题说 DeepSeek 比「下一家 API」便宜 17 倍，但正文数据中，紧随其后的 Perplexity fast 只贵约 3.3 倍。16.7 倍对应的是 Brave 或 Perplexity standard。

而且，这些数字假设每次都拿满结果。返回条目数不等于有效证据数。DeepSeek 附带 0–3 的 rerank 分数、0–4 的权威等级，以及面向模型的 600–800 字符摘要，但作者没有验证这些字段能否改善回答。Perplexity 单个计费请求还可同时接受最多五个查询，也会影响实际任务成本。

免费额度同样要看用途。Gemini 3 及更新模型共享每月 5,000 次免费搜索；Exa 每月 $10 平台额度，最多覆盖 2,500 次 Lite 搜索；Brave 每月 $5，覆盖 1,000 次；Tavily 每月 1,000 credits，覆盖 1,000 次 basic。

按每月 3,000 次、每天约 100 次查找估算，只有上述 Gemini 额度能覆盖搜索请求量，模型费用仍需另算。作者检查的 DeepSeek、OpenAI、Anthropic 页面没有列出月度免费搜索额度。

吞吐也有区别：Brave Search 是 50 QPS，DeepSeek Search 是 100 QPS，Fetch 是 25 QPS。采用一次搜索配三次读取的流程时，页面读取可能先达到限制。

我的判断

这份比较最有用的地方，是把搜索、页面读取和模型输入拆开。对维护 Node 服务或 Agent 后端的团队，这比只看每千次请求单价更接近真实账单。

但作者没有测延迟、索引覆盖和结果质量，也没有验证哪家能用更少的搜索完成任务。因此，独立 API「每次搜索更便宜」有标价支持，「完成任务更划算」还需要自己的样本测试。内置工具省多少开发和维护成本，也没有对照数据，属于工程经验判断。

统计范围也会影响排名。原文排除了企业合同、批量折扣、税费、专用研究 Agent 和回答端点，还排除了 Tavily 每月 $30 的 Project 方案，其 4,000 credits 折合每千次 basic $7.50，以及 Exa Answer 每千次 $5 的方案。Perplexity fast 和 Exa lite 需要显式选择，不能默认接入后就享受最低档价格。

另外，文章来自提供多模型接入服务的 Tokely，结尾带有产品推广。价格拆解可以参考，推广部分不能替代选型证据。

能拿来做什么

• 给 Node Agent 的日志补上搜索次数、页面读取数、输入 token 和重试次数，按完整任务汇总费用，再与这份标价表核算。
• 为独立搜索 API 和模型内置搜索各接一条最小流程，用相同的真实问题比较答案依据、耗时和总账单，再决定是否承担额外编排工作。
• 使用 Perplexity 时明确设置 max_tokens_per_page；采用独立 API 时先过滤重复和无关结果，控制送进模型的正文长度。
• 做并发抓取时分别限制搜索与 Fetch 的并发量，并按实际读取页数估算吞吐，避免只根据搜索 QPS 设计容量。