Best web search API for AI agents：六家实测

同样搜 1,000 次、每次 10 条结果，六家的入门付费价从每千次 $0.694 到 $25.00 不等：EveryInfra 的 web 工具 $0.694、Serper 的 Starter 包 $1.00、Bright Data 按量 $1.50、Firecrawl Hobby 档折合 $7.60、Tavily 按量 $8.00、SerpAPI Starter 档 $25.00；但用量一过每月约 30 万次，Serper 按 6 个月用完的预付包算就比我们便宜，到每月 100 万次是 $541.67 对我们的 $694.00。agent 真正常做的是「搜一次再读 3 页正文」，按各家入门档算每 1,000 次任务是 $2.78（我们，web 加 3 次 read）、$6.00（Bright Data）、$8.00（Tavily）、$19.00（Firecrawl）和 $100（SerpAPI），Serper 首页列出的 10 类接口里没有抓正文这一项。我们在 2026-11-07 的 20 次真调里，web 工具 8 次调用（含 1 次空结果）的端到端耗时中位 1.74 秒；401、422、429 和空结果共 6 次全部 0 扣费；交叉核对有 1 条检索没跑通，就按跑通的 3 条扣了 $0.002083，而不是标价 $0.002778。

本文给正在给 agent 挑搜索工具的开发者看，回答的是关键词 best web search api for ai agents 背后的那个问题：搜索结果是给模型读的，不是给人看的，所以要按模型的需要来比。我们比了六家：五家点名的同类产品是 Serper、Tavily、SerpAPI、Firecrawl、Bright Data，第六家是我们自己的搜索接口 EverySearch（POST /api/v1/search，工具目录免费可读）。对方五家我们只读公开的定价页、文档和 GitHub 仓库，2026-11-07 00:22 到 00:50（新加坡时间）逐页打开存档，没有注册、没有调用；我们自己这一侧全部是同一天的真调，每个数都能回到原始返回。

先看总表：best web search api for ai agents，六家八个维度

下面这张表把六家放在 agent 最在意的八个维度上。价格一栏是「每 1,000 次搜索、每次 10 条结果」的入门付费价，括号里是页面上最低一档；对方的数字来自各家定价页和文档原文（读取时间 2026-11-07 00:22–00:50 新加坡时间），我们的数字来自搜索工具目录和真调响应里的 billing.charged_usd。

这张表最容易被读错的是第一行。我们的 $0.694 是没有档位的单价，充多少都一样；Serper 的 $0.30 要一次买 1,250 万次、付 $3,750，而且 6 个月作废；Firecrawl 的 $1.50 是 Scale 档月付 $749 折出来的；Bright Data 的 $1.30 是 Scale 档超出包含量以后的单价。所以只看最低一档，Serper 最便宜；只看第一笔要掏的钱，我们最便宜。下面每一节把一个维度拆开，先给原文，再给我们的真调，最后写这个维度对 agent 意味着什么。

本文怎么比：只用公开价、原文和我们自己的真调

先把比较的规则写清楚，因为六家的计费单位都不一样。Serper 和 SerpAPI 按「次」算，一次就是一页结果；Tavily 按 credit 算，basic 搜索 1 credit、advanced 2 credits（Tavily 计费文档）；Firecrawl 按 credit 算，但搜索是「每 10 条结果 2 credits」，不满 10 条向上取整（Firecrawl 计费文档）；Bright Data 的 SERP 接口按「请求」算，MCP 按「结果」算，价格都是每千次 $1.5（SERP 定价、MCP 定价）；我们按次算，搜索类工具一次 $0.000694，交叉核对一次 $0.002778，按实际跑通的检索方式数计费。为了能放在一张表里，本文把分母统一成「一次拿回 10 条结果的搜索」，再乘 1,000。

第二条规则是我们这一侧的数字只用真调。2026 年 11 月 7 日 00:15 到 00:29（新加坡时间），我们用一把测试 Key 依次调了 web 8 次、web/search 2 次、read 2 次、deep 1 次、crosscheck 1 次、经 MCP 调 web 2 次（其中 1 次被限流），另外故意发了 1 次不带 Key、1 次参数名写错的请求，还撞上 2 次限流，一共 20 条记录，扣费合计 $0.012495。耗时取 curl 的 time_total，即从我们在新加坡的机器发出请求到收完响应的总时间，包含网络往返。

agent 要的不是十条链接：返回给模型的结构

人看搜索结果，扫一眼标题就知道点哪条；模型看搜索结果，每一个字都要进上下文、都要算 token。所以「返回什么」比「返回多快」更先决定一个搜索接口适不适合 agent。六家在这件事上走了四条不同的路。

第一条路是「给结果页」。Serper 和 SerpAPI 都把搜索引擎结果页拆成结构化 JSON：自然结果、知识面板、相关问题、相关搜索各一块。Serper 首页的示例响应里有 knowledgeGraph、organic、peopleAlsoAsk、relatedSearches 四块（Serper 首页）。这种结构对做 SEO、做排名监控的人最有用，因为位次、站点链接、问答框这些信息都保住了；对 agent 来说，它的问题是太多：模型要的往往只是几条可信来源和一两句话，整页 JSON 进上下文很浪费。SerpAPI 显然也意识到了这一点，它在 Markdown 输出页上给了一张自测表：同一次 Google 搜索，JSON 约 150K token，Markdown 约 39K，省 74%；Google Shopping 从 361K 降到 38K，省 90%。加 output=md 参数、改用 /search.md 路径或者发 Accept: text/markdown 头，三种写法都行。

第二条路是「给片段」。Tavily 的每条结果里有一个 content 字段，basic 和 fast 深度下是最多 3 段、每段约 500 字符的相关片段，advanced 深度每段约 800 字符，段数由 chunks_per_source 控制（Tavily 搜索接口文档）。它的设计目标就是「让模型直接读」，所以片段是按和问题的相关度挑出来的，而不是网页开头的那段描述。另外还能加 include_answer 让它先用模型写一段短答案，或者加 include_raw_content 把整页正文按 Markdown 带回来。Firecrawl 的搜索默认也带「亮点」，即和查询相关的段落，想要普通描述时把 highlights 设成 false（Firecrawl 搜索文档）。

第三条路是「给全文」。Firecrawl 在搜索请求里加 scrapeOptions，就能把每条结果的整页 Markdown、HTML 或截图一起抓回来，每抓一页按抓取另计 credit。Bright Data 走的是另一种全文：它的 SERP 接口默认回结果页的原始 HTML，加 brd_json=1 才回解析后的 JSON（Bright Data SERP 文档），读具体网页要另调它的抓取工具。我们的 deep 工具在 full=true 时连全文一起回：本文 00:17:02（新加坡时间）那次调用查「Model Context Protocol specification latest version changes」，回了 5 条，正文分别是 13,611、2,937、10,975、16,667、3,406 个字符，合计 47,596 个字符，扣费 $0.000694。

第四条路是「给核对过的来源」，这是我们的 crosscheck 工具的做法，后面单独一节讲。

我们自己的 web 工具属于第二条路里最朴素的那种：每条结果只有 title、url、snippet、published 四个字段。本文 7 次 REST 加 1 次 MCP、共 8 次有结果的 web 调用一共拿回 75 条结果，72 条带摘要，摘要长度的中位数在 138 到 159 个字符之间；39 条带日期。这个结构的好处是省 token：10 条结果加起来不到 2,000 个字符，放进任何模型的上下文都没有压力；坏处是信息少，没有知识面板、没有相关问题、没有位次字段，agent 想要这些得换工具。同一个词走数据接口的 web/search 能力，会多一个从 1 开始的 rank 和 sub_links（站点链接），价格贵一倍，是 $0.001389。

读这张表时要记住，字段越丰富，不等于对 agent 越好。一个在循环里反复搜索的 agent，每轮都把 1 万字符的结果页塞进上下文，几轮之后就会把真正重要的信息挤出去。本文的实测数说明了差距：10 条 web 结果合计不到 2,000 个字符，一次 deep 带全文是 47,596 个字符，相差约 24 倍。所以发现阶段用短摘要（我们的 web、Tavily 的 basic、SerpAPI 的 Markdown 都行），确定了要读哪几页，再用抓全文的工具只读那几页。这也是下一节要算的那笔账。

能不能抓正文：「搜一次再读 3 页」的账

单看搜索单价，会低估大多数 agent 的真实花费，因为 agent 很少只看摘要就回答。研究类、客服类、比价类 agent 的常见动作是：搜一次，挑 2 到 5 条最像答案的结果，读正文，再回答。本文取中间值「搜一次 + 读 3 页」作为一个任务，按各家入门付费档算每 1,000 个任务要多少钱。

这张表里有几处要说明。Tavily 这一行算得最省，是因为它的计费文档按搜索深度收费，include_raw_content 不另收 credit，所以一次 basic 搜索就能把每条结果的全文带回来；但它带回的是全部结果的全文，max_results 默认 10，进上下文的字符数会远超「读 3 页」。Firecrawl 和 SerpAPI 贵，是因为它们的入门档本身就贵：Firecrawl Hobby 档每 1,000 credits 折合 $3.80，一个任务 5 credits；SerpAPI Starter 档每次 $0.025，一个任务 4 次。如果换成它们的高档位，差距会缩小很多：Firecrawl Scale 档每 credit $749 ÷ 1,000,000 = $0.000749，一个任务 5 credits 是 $0.003745，每千个任务 $3.75；SerpAPI Big Data 档每次 $275 ÷ 30,000 = $0.00917，一个任务 4 次是 $0.0367，每千个任务 $36.67。

我们的 deep 是表里最便宜的，但它有一个代价写在耗时上：本文那次调用用了 16.1 秒，是 web 中位耗时的 9 倍多。对一个要在几秒内回答用户的聊天 agent，这个延迟太长；对一个晚上批量跑的研究任务，它省下的钱更重要。read 能读的范围我们也测了：00:16:44（新加坡时间）读 Firecrawl 博客的一篇榜单文章，2.35 秒拿回 30,957 个字符的 Markdown；00:21:53 把一条搜索结果里的跳转链接直接交给 read，它自己跟到了最终页面 serpapi.com/pricing，1.05 秒拿回 3,450 个字符，正文里就是 SerpAPI 的六个套餐。

每 1,000 次搜索的价格：入门档和最低一档

只看搜索、不读正文的话，价格排序和上一节不一样。这一节把六家的公开价摊开，每一个数都写出处和档位。

这里有三点要特别说明。第一，Serper 的最低档确实比我们便宜，$0.30 对 $0.694，差 2.3 倍；Standard 档 $0.75 也只比我们贵 8%。如果你每月稳定搜几十万次以上，又能在 6 个月内把预付的次数用完，Serper 是这张表里最便宜的选择，这一点我们照实写。第二，Firecrawl 的价格要换算才能比：它的「credit」不等于「一次搜索」，搜索每 10 条 2 credits，所以 Hobby 档的 5,000 credits 只够 2,500 次搜索，定价页自己也写了「2,500 searches or 5,000 pages scraped」。第三，Bright Data 的 Scale 档在定价页上用滑块显示月费，我们读取时页面只写了「380K requests included」和超出单价 $1.3，没有写月费本身，所以表里只写超出部分的单价。

我们的价格为什么没有档位？因为 EveryInfra 的计费是按次从余额里扣，充 $10 和充 $1,000 的单价一样，余额不过期（定价页原文「充值余额长期有效」）。这对小用量、用量波动大的 agent 是好事：你不用为了单价去预付一个用不完的包。对用量大而稳定的团队，这反而是缺点，因为量再大也拿不到更低的单价，除非走企业定制。

每月用量不同，谁最便宜：交点在每月约 30 万次

单价表回答不了「我该选谁」，因为每家的档位门槛、有效期、免费额度都不同。我们按四个月用量（1 千、1 万、10 万、100 万次搜索）算了只搜索不读正文的月成本，规则写在图下面。

算法按每家一行写在下面，读者可以自己复算。共同的前提是只算搜索、每次 10 条结果，免费额度能抵就先抵。

按这个算法，交点在每月 30 万次左右：那时我们是 $208.20，Serper 是 $208.33，几乎一样；再往上 Serper 的大包优势显出来，100 万次时它比我们便宜 $152.33。每月 1 万次以下，我们和 Bright Data、Tavily 的免费额度是最便宜的三种选择。这里还要提醒一个前提：Serper 的折算假设你能在 6 个月内把包用完，如果用不完，作废的那部分会让实际单价变高；我们的余额不过期，没有这个风险。

新鲜度：时间窗、日期字段和缓存

agent 搜索最常见的错误之一，是拿到一条几年前的结果当成今天的事实。所以第三个要比的维度是「能不能只要新结果」和「结果自己带不带日期」。

六家的做法差别很大。Serper 首页 FAQ 原文写的是每次调用都直接去搜索引擎取最新结果，「We do not cache anything」（Serper 首页）。SerpAPI 正好相反，它会缓存，但缓存命中的搜索不计次（SerpAPI 定价页 FAQ），这在 agent 反复问同一个问题时能省钱，代价是拿到的可能是缓存里的旧结果，缓存保留多久 FAQ 没写。Tavily 在 2026 年 10 月的更新日志里加了 max_age_hours 参数，控制它缓存的网页副本最旧能有多旧，取值 1 到 720，写 0 表示每次都现抓；调低这个值不多收 credit，但现抓会更慢，免费档在负载高时还可能被拒、返回 434（Tavily 更新日志、限速文档）。它的搜索接口另有 time_range、start_date、end_date 三个参数按发布或更新日期过滤；默认不剔除测不出日期的结果，要剔除得另加 filter_by_published_date，要在结果里看到日期得加 include_published_date，文档说这个日期是它的「最佳估计」。Firecrawl 用 tbs 参数按时间过滤，但文档写明只对网页结果生效，不过滤新闻和图片结果。我们的 web 工具用 after、before 两个日期参数过滤，和 site、location 可以一起用。

我们测了 after 实际怎么样。2026-11-07 00:16:34（新加坡时间）查「MCP server web search agents」，after 写 2026-10-31，回 10 条，2.50 秒，其中 9 条带日期。但这 9 个日期大多是「1 day ago」「5 days ago」这样的相对说法，不是 ISO 日期，agent 要自己换算；同一批有结果的 8 次调用（7 次 REST、1 次 MCP）里，日期字段还有「Oct 21, 2026」这种格式。更要注意的是，这 10 条里有 7 条的链接是搜索引擎的跳转链接，不是原网页地址；00:21:08 另一次不带时间窗的搜索里，10 条也有 6 条是跳转链接。这 8 次合计 75 条结果，13 条是跳转链接，占 17%。好在 read 能自己跟跳转：00:21:53 我们把其中一条交给 read，它解析到最终地址 serpapi.com/pricing 并拿回正文。如果你的 agent 要把链接直接给用户看，记得先读一次或者自己解开跳转。

新鲜度这件事上，Tavily 给的控制最细，Serper 的「不缓存」最直接。我们的日期字段覆盖一半左右、格式不统一，这是我们要照实承认的弱项；对时效要求很高的场景（新闻、价格、故障公告），更稳的做法是用 news 工具或者数据接口里的 google_news/search 能力专门搜新闻，再用 read 读原文确认日期。

并发和延迟：每分钟 60 次够不够用

agent 和人用搜索最大的不同，是 agent 会在一个回答里连着搜很多次。一个研究型 agent 一轮可能并行发出 5 到 10 个查询；如果同时有 20 个用户在用，一分钟就是几百次请求。所以每分钟上限是选型时必须先算的数，算错了不是慢一点，而是直接收到 429。

六家的入门档差距有三个数量级。Serper 最小的 Starter 包就是每秒 50 次，最大的 Ultimate 包每秒 300 次，首页 FAQ 换算成「每分钟约 15,000 到 18,000 次搜索」（Serper 首页）。Tavily 按 Key 的环境分：开发 Key 每分钟 100 次，生产 Key 每分钟 1,000 次，抓站和研究两个接口另有更低的单独上限（Tavily 限速文档）。Firecrawl 的 /search 免费档每分钟 10 次、Hobby 100 次、Standard 500 次，定价页上 Growth 和 Scale 分别写 5,000 和 10,000（Firecrawl 限速文档、定价页）。SerpAPI 是按小时给的「保证吞吐」：免费档每小时 50 次，Starter 200 次，Big Data 6,000 次，并建议把搜索均匀摊到一小时里（SerpAPI 定价）。Bright Data 的 SERP 定价页写的是不限并发（SERP 定价）。

我们的默认值在这里偏低：每个账户每分钟 60 次，账户下所有 Key 共用，多开 Key 不会多给；要更高可以买 30 天的提速包，每分钟 180 次 $10、600 次 $30、1,800 次 $78，或者累计充值到 $50、$150、$750 自动拿到对应档位（定价页）。还可以给单个 Key 设更低的上限，本文测试用的 Key 就被单独限在每分钟 10 次，所以我们在 00:17:55、00:19:43、00:19:51（新加坡时间）三次撞上 429。三次的返回都写了 retry_after（5 秒和 8 秒）和「Nothing was charged」，扣费都是 $0；等了 60 秒以后重发，00:19:01 和 00:21:08 两次都正常返回。对 agent 来说，这种「告诉你等几秒、明说没扣钱」的 429 比只回一个状态码好处理，但它解决不了上限本身低的问题：如果你的 agent 要每分钟稳定发几百次搜索，Serper 和 Tavily 的生产 Key 起步就比我们宽。

对方的速度我们没有测，只能引用对方页面自己的说法。Serper 首页写一般 1 到 2 秒返回，需要重试时 2 到 4 秒。SerpAPI 卖一个叫 Ludicrous Speed 的选项，价格是普通档的 2 倍，页面说平均快 2.2 倍、p99 快 4.2 倍，样本 1 万次（Ludicrous Speed 页面）。Bright Data 两处写法不一致：定价页 FAQ 写「response time under 5 sec」，SERP 文档开头写「under 1 second per request」。Tavily 和 Firecrawl 的页面没有给具体秒数，Tavily 用 search_depth 的四个档位（ultra-fast、fast、basic、advanced）让你自己在速度和相关度之间选。

我们的 web 中位 1.74 秒，和 Serper 自称的 1 到 2 秒在一个区间，达到了本文动手前定的「中位不超过 3 秒」的目标。要注意两个慢的地方：数据接口的 web/search 第一次用了 6.02 秒，第二次 1.59 秒，同一个词走搜索接口的 web 是 1.78 秒，所以只要网页搜索结果时，用便宜一半的搜索接口，数据接口那一路本文两次里有一次慢到 6 秒；deep 带全文 16 秒，不适合放在用户等待的同步路径上。另外，经 MCP 调用比直接调 HTTP 多了约 2 秒（3.96 秒对中位 1.74 秒），只有 1 个样本，不能下结论，但如果你的 agent 对延迟敏感，值得自己测一下两种接法。

失败、空结果、限流：哪些情况扣钱

agent 的搜索请求失败率比人高得多：参数是模型自己拼的，常写错；循环里反复搜，常撞限流；问得太偏，常搜不到结果。每一次失败扣不扣钱，乘上 agent 的调用量，就是一笔不小的账。

这张表里最值得 agent 开发者注意的有三格。第一，SerpAPI 的空结果算 1 次。它的定价页原文是：一次返回 100 条和返回 0 条，都算 1 次搜索。agent 问得越偏，这一项越多。第二，Firecrawl 把「目标网页返回了 403 或 404」也算成拿到了文档，收 1 credit（按 Hobby 档 $19 / 5,000 credits 折合约 $0.0038）；它在计费文档里建议看 metadata.statusCode，对总是被拒的网址停止重试。第三，我们的 422 不只是「不扣钱」，还告诉模型怎么改：00:15:57（新加坡时间）我们故意把查询参数写成 query，返回里写着 did_you_mean: ["q"] 和全部可用参数 after, before, location, num, page, q, site，模型照着改一次就对了。这类错误信息怎么让 agent 自己修好，站内接口错误自愈指南有更完整的例子；退款怎么对账见失败退款对账。

00:29:19（新加坡时间）那次空结果的测试，是我们故意搜一个不存在的长串。返回 200、results 为空，billing.charged 是 false，reason 是 empty_result_refunded，refund 的状态是 succeeded，退回的是这一次的 $0.000694。它的意义在于：agent 的搜索是先扣后退，所以余额在那一瞬间会少一次的钱，之后补回来；你的对账脚本要看最终的 charged_usd，而不是请求发出那一刻的余额变化。

MCP：六家怎么接进 agent

MCP（Model Context Protocol）是现在 agent 接工具的通用方式，规范最近一版是 2026-07-28 发布的（MCP 版本说明、规范发布页）。六家里五家有官方或自家维护的远程 MCP，但接法差别不小，最重要的差别是 Key 放在哪里。

Key 放在 URL 里还是头里，对 agent 有实际影响。URL 会被写进客户端日志、代理日志、浏览器历史，甚至被模型在回答里原样复述出来。SerpAPI 的 README 自己就把两种方式都列出来，并写明推荐用头，理由是「the key stays out of URLs and logs」。Bright Data 的远程地址只有 URL 带 token 一种写法；Tavily 推荐 OAuth，在只能填 URL 的客户端里要把 Key 放进 ?tavilyApiKey=。我们只接受头里的 Bearer。

免 Key 试用是 Tavily 和 Firecrawl 有、我们没有的。Tavily 在请求里加 X-Tavily-Access-Mode: keyless 头就能免费、限速地调搜索和抓取，返回结构和带 Key 时一样（免 Key 文档）；Firecrawl 的远程 MCP 不带 Key 时开放搜索、抓取、解析三个工具，按 IP 每天限次数和 credits（限速文档）。我们的 MCP 不带 Key 只能列工具：00:17:48（新加坡时间）发 tools/list，0.10 秒回了 12 个工具和完整的参数说明，模型能先看清楚有哪些工具，但真调必须带 Key。

把我们的 MCP 加进 Claude Code 是一行命令，Key 放环境变量，不写进配置文件：

# Key 只放环境变量；加好以后在 Claude Code 里用 /mcp 查看工具
claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}"

如果你的客户端读 JSON 配置，可以把两家搜索同时挂上，让 agent 按场景选。下面是一个示例，Tavily 一侧照它的文档用 OAuth，不写 Key：

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}" }
    },
    "tavily": { "url": "https://mcp.tavily.com/mcp/" }
  }
}

各客户端的完整写法见站内的 MCP 服务页和远程 MCP 配置指南；2026 年这一版 MCP 规范对生产部署意味着什么，见 MCP 2026 规范的生产就绪度。

一次真实往返：agent 调 everyinfra_search 拿到什么

下面是本文里一次完整的 MCP 往返，模拟 agent 想知道「Tavily 一次搜索扣几个 credit」。00:17:55（新加坡时间）第一次发出时撞上测试 Key 的每分钟 10 次上限，返回 isError: true、rate_limited、retry_after: 5，以及「Nothing was charged」；等了 60 秒，00:19:01 重发，3.96 秒返回 5 条结果，扣 $0.000694。发出的调用和收到的结果（删去余额字段，摘要原样）如下：

// 请求：tools/call
{"name": "everyinfra_search",
 "arguments": {"tool": "web", "params": {"q": "tavily search api credits per request", "num": 5}}}

// 返回（节选）
{"tool": "web",
 "results": [
  {"title": "Credits & Pricing",
   "url": "https://docs.tavily.com/documentation/api-credits",
   "snippet": "You get 1,000 free API Credits every month. No credit card required. Monthly plans: $0.0075 - $0.005 per credit. Each request costs 1 API credit. Advanced ..."},
  {"title": "Tavily Search",
   "url": "https://docs.tavily.com/documentation/api-reference/endpoint/search",
   "snippet": "This uses 2 API credits per request. To avoid the extra cost, you can explicitly set search_depth to basic ..."}
 ],
 "billing": {"charged": true, "charged_usd": 0.000694}}

这次往返说明了两件事。好的一面：前两条都是 Tavily 自己的文档页，摘要里已经有答案（basic 1 credit，advanced 2 credits），模型不用再读正文就能回答，一次 $0.000694 就够了。要小心的一面：第 4、5 条是第三方评测站，其中一条摘要写「$0.008 a credit」，另一条写的是 Tavily 早先的说法；如果模型只看摘要，就可能把第三方的转述当成原文。我们的做法是让 agent 对价格、额度这类会变的数字，只采信官方域名的结果，或者再调一次 read 读原页确认，这正是下一节要讲的交叉核对想解决的问题。

交叉核对：让 agent 知道哪条结论别信

搜索接口给 agent 的最大风险，不是搜不到，而是搜到了错的、旧的、被转述走样的东西，模型又很难自己分辨。我们的 crosscheck 工具做的事是：同一个问题，并行跑几种机制不同的检索（关键词、索引、语义、推理），看每个来源被几种机制同时找到，再把最高一层来源的原文取回来。它不写结论，只告诉你「这条信息有多分散、该不该信」（工具目录里原文是「我们只给证据，不替你写结论」）。

我们拿一个本文自己也要核的说法去测：「Serper free tier gives 2,500 queries」。00:17:25（新加坡时间）调用，5.36 秒返回。四条检索里，关键词检索 1,410 毫秒回 5 条，索引检索 5,122 毫秒回 5 条，语义检索 551 毫秒回 5 条，推理检索这一次没跑通，状态是 unavailable。返回里的 verdict 等级是 scattered，原文说没有来源同时被 3 种以上机制找到、信息分散，别采信任何单一来源；有 2 个页面同时被关键词和索引两种机制找到，都是第三方写的免费搜索接口对比文，被取回的那篇原文写 Serper 的 2,500 次是「one-time」，即一次性的。这和我们自己读 Serper 首页原文的结果一致：首页只写「Get 2,500 free queries」和「No credit card required」，没有「每月」两个字。站内 Serper 免费额度那篇对这 2,500 次有逐字核对。

计费上，这次调用有一个值得写出来的细节：标价是 $0.002778，因为推理检索没跑通，实际只扣了跑通的 3 种机制，$0.002083，返回的 usage.note 写的是「按实际跑通的机制数计费」。别家有没有类似的工具？Tavily 的 research 接口和 Firecrawl 的 agent 接口会自己多轮检索再写答案，但它们的目标是「给答案」，计费按动态用量（Tavily 计费文档、Firecrawl 计费文档）；我们的 crosscheck 目标是「给证据分层」，单价固定。两种思路适合不同的 agent：要直接交付一段带引用的答案，用前者；要让你自己的模型来判断、并且在报告里写清来源可信度，用后者。

各家最适合的场景：什么时候选别家

前面每一节都有我们输的项。这一节把它们收拢，按场景写清楚什么时候该选谁。

用量大、只要结果页：选 Serper。 每月 30 万次以上，Serper 的预付包比我们便宜，到 100 万次差 $152.33；它不缓存，每秒 50 到 300 次的上限也宽。代价是要预付、6 个月作废，首页列的接口里没有抓正文，失败扣不扣钱只写了「成功响应才扣」。如果你本来就有抓正文的工具，Serper 是成本最低的搜索层。站内 Serper API 替代和 Serper 定价拆解有更细的账。

要直接给模型读的片段、想零配置试：选 Tavily。 它的片段按相关度挑、每段约 500 字符，一次 basic 搜索 1 credit 就能带回全文，还能先生成一段短答案；免 Key 模式让 agent 在你还没注册时就能用，每月 1,000 credits 免费。代价是按量价 $8.00/千次，是我们的 11.5 倍；生产 Key 每分钟 1,000 次，比我们宽。

要搜索引擎的完整结果页、要供应商承担法律风险：选 SerpAPI。 它支持 100 多种搜索引擎和结果类型，Markdown 输出平均省一半 token；Production 档以上自带 U.S. Legal Shield，页面写为合法抓取公开搜索数据承担最高 $200 万的美国法律责任（U.S. Legal Shield）。代价是贵：入门 $25/千次，空结果也算次数，每小时吞吐有上限。

要一次调用里搜加抓、要现成的专业索引：选 Firecrawl。 搜索请求里加 scrapeOptions 就把结果页的全文一起抓回；它的政府和学术索引调用免费，Alexandria 还接入了授权数据源。代价是 credit 换算复杂，Hobby 档每千次搜索折合 $7.60，403/404 页面也收钱。另外它的文档写明，research 类别会在 2026-11-16 改成搜学术索引，结果从 data.web 挪到 data.research，用到它的解析代码要提前改。

要城市级定位、海量并发：选 Bright Data。 SERP 接口覆盖 195 个国家并支持城市级定位，页面写不限并发，按量 $1.50/千次、每月 5,000 次免费。代价是 token 要放在 URL 里，返回默认是原始 HTML，速度的两处说法不一致。站内 Bright Data 替代页有更多对比。

小用量起步、要失败不扣钱、还要别的数据：选我们。 每千次 $0.694、余额不过期、没有月费，每月 1 万次以下比任何一家付费档都便宜；401、422、429、空结果都不扣钱，422 附改法；交叉核对告诉你哪条别信。同一把 Key 还能调数据接口里 106 个平台、573 项能力（MCP 工具说明原文），比如 bing/search、duckduckgo/search、google_news/search，以及社媒、电商的结构化数据，agent 不用为每一类数据各接一家。代价写在下一节。

我们做不到的

照实写清楚：第一，我们的 web 工具只回标题、链接、摘要、日期，没有知识面板、相关问题、广告、位次这些结果页信息；需要它们，用 Serper 或 SerpAPI。第二，地区只按国家生效，写城市也按所在国家算，做不到 Bright Data 那样的城市级定位。第三，一页最多 10 条，要更多得翻页、每页一次钱；Tavily 一次最多 20 条。第四，日期字段只覆盖约一半结果、格式不统一，约 17% 的结果链接是跳转链接，要用 read 解开。第五，默认每分钟 60 次，是六家入门档里倒数第二。第六，没有免 Key 试用，要先注册，在 GitHub 给两个仓库点星可领 $1、24 小时内有效。第七，我们不写答案：没有 Tavily 那样的 include_answer，也没有 Firecrawl 的 agent 接口，结论要你自己的模型写。第八，deep 带全文便宜但慢，本文一次 16 秒；crosscheck 的推理检索那条不稳定，本文那次就没跑通。

最近的变化（2026 年 10 月到 11 月）

搜索接口这一行这两个月变化很快，下面几条都和 agent 开发者直接有关。

2026-11-05，Bright Data 的 MCP 发了 v4.6.0，删掉了 scrape_as_html 和 extract 两个工具，要拿 HTML 改用 scrape_as_markdown 加 format: 'html'（v4.6.0 发布说明）；前一天的 v4.4.0 把所有工具的错误改成统一格式（v4.4.0）；2026-11-02 的 v4.3.0 把搜索工具换到 SERP 接口，默认引擎改成 Bing，参数 geo_location 改名 country、cursor 改名 page，旧名直接报 invalid_input，新增 time_range 时间窗，搜不到数据时返回 service_unavailable 错误（v4.3.0）；2026-11-01 的 v4.2.0 把抓取工具换到不渲染 JavaScript 的接口（v4.2.0）。对读者意味着：一周之内改了四次工具和参数，如果你的 agent 提示词里写死了工具名，要锁版本或者每次启动重新读工具列表。

2026-11-04，SerpAPI 的 MCP 发了 v2.2.0，加了 extract 工具，可以在同一个 MCP 里先搜再读正文（v2.2.0 发布说明）；更早的 v2.0.0 起，搜索失败会返回 isError: true（v2.0.0）。对读者意味着：SerpAPI 现在也能做「搜加读」，但每读一页按一次搜索的额度算，入门档下任务成本很高。

2026-11-03，Firecrawl 的 MCP 发了 v3.36.1（发布说明）；它的搜索文档同时预告 research 类别 2026-11-16 改版。11 月上旬，Benzinga 宣布把财经新闻和行情数据放进 Firecrawl 的 Alexandria，供 agent 通过 API 和 MCP 调用（PR Newswire 新闻稿）。对读者意味着：搜索接口正在从「搜开放网页」扩展到「搜授权数据」，金融类 agent 可以少依赖抓来的转述。

2026-10-13，DigitalOcean 和 Bright Data 宣布合作，DigitalOcean 托管 agent 不用单独开 Bright Data 账户和 Key 就能搜索和抓取（新闻稿）。对读者意味着：云平台开始把搜索打包进 agent 托管，单独买搜索接口的人要比的是总账，不只是单价。

2026 年 10 月，Tavily 加了 max_age_hours 参数，可以要求每次现抓网页（更新日志）。对读者意味着：「缓存多旧」变成了一个可以显式控制、写进请求的参数，做价格、比分、状态页这类场景的 agent 应该用上。

还有两件更早、但仍在影响选型的事：Google 的 Custom Search JSON API 已经不接新客户，并将在 2027 年 1 月 1 日停止服务（Google 开发者文档）；微软的 Bing Search API 已在 2025 年 8 月 11 日退役，官方建议改用 Azure AI Agents 里的 Bing 落地搜索（Microsoft Learn）。也就是说，Google 和 Bing 的官方通用搜索接口都已不对新用户开放，新做的 agent 要拿搜索结果，只能用第三方的搜索接口。

和站内其他几篇的区别

站内已经有几篇讲搜索的文章，本文不重复它们。Agent 搜索工具怎么选讲的是一个 agent 内部按任务阶段怎么在搜索、读正文、交叉核对之间切换，没有比价；Serper 免费额度那篇只讲 Serper 的 2,500 次免费额度能用多久；Google 搜索结果页爬虫比价那篇比的是「每千页 Google 自然结果」，读者是做排名监控的人。本文是唯一一篇把六家按 agent 的八个维度放在一起、并算「搜一次读 3 页」任务账的。想看单家的对比，站内还有 SerpAPI 替代、Firecrawl 替代、Bright Data 替代三个页面。

上手：三步把搜索接进你的 agent

第一步，不写代码先看结构：在市场页找到「网页检索」，填一个词试一次；或者看网页搜索产品页和搜索产品总览，17 种工具和三档价格都在上面。第二步，按快速上手注册拿 Key，在 GitHub 给两个仓库点星可领 $1 试用额度，24 小时内有效，按 web 的单价够搜约 1,440 次。第三步，把下面这段 curl 放进你的脚本，或者用上一节的一行命令把 MCP 加进你的 agent 客户端。

curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/search \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tool":"web","params":{"q":"best web search api for ai agents","location":"us","num":10}}'
# 返回 results（最多 10 条：title, url, snippet, published）、location、billing.charged_usd
# 读某一条的正文：把 tool 换成 "read"，params 换成 {"url": "<结果里的 url>"}

参数以免费的搜索工具目录为准，写错会收到 422 和可用参数列表；想用数据接口的同类能力，看能力目录。如果你在选的不只是搜索，而是整个 agent 的数据层，Bing 数据接口、DuckDuckGo 数据接口和 Google 新闻数据接口三个平台页可以一起看。

常见问题

有免费的 web search api for ai agents 吗？

有，但都有上限。六家里，Bright Data 每月 5,000 次免费并按月重置；Tavily 每月 1,000 credits（按它的按量价约值 $8），另有免 Key 模式；Firecrawl 每月 1,000 credits（约 500 次 10 条结果的搜索），也有免 Key 端点；Serper 注册送 2,500 次，首页没写每月重置；SerpAPI 每月 250 次；我们是在 GitHub 给两个仓库点星领 $1、24 小时内有效，约 1,440 次。只是想让 agent 在个人项目里联网，Bright Data 和 Tavily 的按月免费额度最够用。（问题来自 Google 联想词「free web search api for ai agents」，2026-11-07 读取。）

google search api for ai agents，还能用 Google 官方的接口吗？

新项目不能。Google 的 Custom Search JSON API 已不对新客户开放，老客户每天 100 次免费、超出每千次 $5、每天最多 1 万次，并将在 2027 年 1 月 1 日停止服务（Google 开发者文档）。要在 agent 里拿 Google 风格的结果页，Serper、SerpAPI、Bright Data 都以此为主业；只要通用网页搜索结果，我们的 web 工具每千次 $0.694。（问题来自联想词「google search api for ai agents」。）

Tavily 和 Serper 怎么选？

看你的 agent 要片段还是要结果页。Tavily 回的是按相关度挑过的片段，可以带全文、带短答案，入门按量每千次 $8.00；Serper 回的是结果页的结构化 JSON，入门每千次 $1.00、最低 $0.30，但要预付、6 个月作废，也不带全文。agent 要直接读内容、用量不大，选 Tavily；用量大、自己有抓正文的环节，选 Serper。（问题来自联想词「tavily vs serper」。）

Firecrawl 和 Tavily 有什么区别？

两家都能「搜加读」，计费方式不同。Tavily 一次 basic 搜索 1 credit，带全文不另收；Firecrawl 搜索每 10 条结果 2 credits，抓的每一页再加 1 credit，所以「搜一次读 3 页」在入门档下 Tavily 是 $8.00/千次任务，Firecrawl 是 $19.00。Firecrawl 的优势在抓取本身：能抓截图、HTML、结构化 JSON，还有免费的政府和学术索引。（问题来自联想词「firecrawl vs tavily」。）

SerpAPI 和 Serper 哪个便宜？

Serper 便宜得多。SerpAPI 入门 Starter 档每千次 $25.00，最大的公开档 Big Data 每千次 $9.17；Serper 入门 $1.00，最低 $0.30。SerpAPI 贵在覆盖面和保障：100 多种搜索引擎、Markdown 输出、Production 档以上的 U.S. Legal Shield；另外它的空结果算 1 次、缓存命中不算。有 Reddit 用户在 r/AI_Agents 的讨论里也嫌 SerpAPI「$75/month for just 5k searches」贵（讨论原帖）。（问题来自联想词「serpapi vs serper」。）

bright data serp api pricing 是多少？

SERP 接口按量每千次 $1.5，只对成功请求收费；Scale 档包含 38 万次，超出每千次 $1.3；每月 5,000 次免费（SERP 定价）。MCP 是另一张价目，每月 5,000 次免费，搜索、抓取、提取每千次结果 $1.50，浏览器操作每 GB $8（MCP 定价）。上面那条 Reddit 讨论里也有用户说自己用的就是「$1.5 for 1000 searches」的按量价。（问题来自联想词「bright data serp api pricing」。）

搜索 API 的准确度怎么比？

没有一个各家都认的第三方排名。我们的建议是用你自己的问题集测：挑 50 到 100 个你的 agent 真实会问、答案确定的问题，各家都跑一遍，人工判对错。公开的事实问答基准里，SimpleQA 是专门测「短问题、唯一答案」的一个（论文），可以参考它的出题方式。只看厂商自己公布的分数不够，因为测法、题目和日期都不一样。（问题来自 r/LocalLLaMA 上的讨论标题「What is the most accurate web search API for LLM?」，2026-11-07 用论坛检索读取。）

参考资料

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2. Serper Terms of Service，Serper，2024-05-29 更新，2026-11-07 读取。
3. Tavily Pricing，Tavily，2026-11-07 读取。
4. Tavily Credits & Pricing，Tavily 文档，2026-11-07 读取。
5. Tavily Rate Limits，Tavily 文档，2026-11-07 读取。
6. Tavily Search 接口参考，Tavily 文档，2026-11-07 读取。
7. Tavily Changelog，Tavily 文档，2026 年 10 月条目，2026-11-07 读取。
8. Tavily MCP，Tavily 文档，2026-11-07 读取。
9. Try Tavily Without an API Key，Tavily 文档，2026-11-07 读取。
10. tavily-ai/tavily-mcp，GitHub，最近提交 2026-11-05。
11. SerpApi Plans and Pricing，SerpApi，2026-11-07 读取。
12. SerpApi Markdown Output for AI Agents，SerpApi，2026-11-07 读取。
13. SerpApi MCP Integration，SerpApi，2026-11-07 读取。
14. SerpApi Ludicrous Speed，SerpApi，2026-11-07 读取。
15. SerpApi Extract API，SerpApi，2026-11-07 读取。
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17. serpapi/serpapi-mcp，GitHub，2026-11-07 读取。
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