2026 年搜索 API：概述与基准
人工智能的蓬勃发展带动了所有网络爬虫工具的兴起，但检索增强生成和人工智能代理的出现，使得搜索引擎结果页面API（最近被称为搜索API）的需求尤为旺盛。资金雄厚且雄心勃勃的公司正在重塑原本成熟的网络爬虫工具类别。
我们的报告旨在反映这种转变： 我们将探讨 2026 年初的现状，比较三种类型的搜索 API，并对 15 家提供商进行基准测试。 看看他们的表现如何。
主要发现
- 市场已细分为面向人类的完整搜索 API、旨在服务于人工智能的索引，以及连接前两类的快速 API。
- 快速 API 和索引的主要区别在于，前者返回实时数据，但很少提取通过搜索找到的页面。
- 自 2025 年 1 月以来，谷歌一直在努力阻止网络爬虫，不断改变访问机制，甚至将爬虫公司告上法庭。
- 在我们的速度测试中，像 Exa 和 Perplexity 这样速度最快的索引在 0.4 秒内就获取了结果，而且波动很小。 Oxylabs Serper 是速度最快的实时 API，平均响应时间为 0.6-0.7 秒。
- 实时API成本更低，扩展性更好，但需要其他工具来执行搜索和页面提取。索引的成本大约为每1,000次请求5美元。
2024 年前的搜索引擎结果页面抓取
在LLM出现之前，搜索引擎抓取的问题领域相对明确。它服务于SEO机构和工具、广告验证机构、品牌保护公司以及其他依赖搜索数据的企业。
SERP API 的目标是可靠地获取尽可能多的搜索引擎页面内容。 起初，它们只包含自然搜索结果、广告、“人们还会问”框和相关查询。随着时间的推移，它们的覆盖范围扩展到知识图谱、美食地图、本地搜索结果、购物框、垂直搜索（例如酒店）以及所有其他逐渐丰富搜索页面的附加功能。
我们一直觉得很奇怪，只有搜索引擎结果页面（SERP）API构成了网络爬虫的一个独立子集，而且还有一些品牌专门针对搜索引擎进行爬虫。他们的主要目标当然是谷歌，其次是必应、Yandex，有时也会爬到亚马逊等电商网站的搜索页面。
在任何情况下， 搜索引擎结果页面（SERP）数据的消费者希望了解并操控搜索引擎与人类的互动方式。在他们所使用平台的范围内。
后人工智能时代的搜索API
到 2023 年，ChatGPT 已经面世一年了。很明显，训练数据集还不够： 要想真正发挥作用，聊天机器人需要一种方法来获取世界上正在产生的知识。 检索增强生成 （RAG）的出现是为了将语言模型从知识截止日期的限制中解放出来。
这极大地推动了搜索引擎作为知识来源和获取知识的途径的普及。LinkUp 致力于让 AI 更便捷地使用搜索功能，并因此筹集了 13 万美元，Tavily 获得 25 万美元，Exa 获得 85 万美元，Parallel 获得 100 亿美元，而 You 也从消费者搜索引擎转型而来，并完成了同样令人瞩目的 100 亿美元融资。
人工智能的网络搜索需求与人类消费者截然不同：
- 首先， 数据检索速度必须很快。 ——比典型的搜索引擎结果页面 (SERP) API 响应时间（超过 4 秒）快得多。这促使各公司创建自己的预抓取索引：虽然成本很高，但风险投资的资助使其成为可能。
- 因为索引不是实时更新的，因此无法忠实地反映谷歌的数据， API 需要根据自身的标准对结果进行重新排序。 例如，Tavily 会给它显示的每个页面分配一个相关性分数。
- 此外，语言模型并不满足于仅仅显示搜索结果页面——它们 还需要了解结果的具体内容。 响应可以包含完整输出、符合上下文窗口的高亮显示，或者 LLM 直接编写的查询答案。
- 以及最后， 人工智能不需要完整的搜索结果页面。 除了某些特殊情况外，广告、小部件和移动布局在知识查找中几乎没有用处。
2025年，硅谷的集体智慧围绕着一个新的应用场景——人工智能代理——达成共识。这使得搜索引擎结果页面（SERP）的API进一步偏离了其最初的概念。 他们的主要目标是为新的消费者（不再是人类，而是人工智能）重建网络搜索。 换句话说，各公司不再希望在搜索引擎内部运作——相反，他们希望用自己的搜索界面取代现有的搜索界面（这并非没有后果，但稍后会详细介绍）。
当搜索API成为新闻头条时， 另一个产品类别悄然兴起，即所谓的 来迅速 or 光 搜索引擎结果页面（SERP）API。 它们舍弃了大部分不必要的页面元素，以换取极致的速度，通常响应时间不到一秒。最初也是最成功的快速搜索引擎结果页面 (SERP) API 是 Serper；其他成熟的提供商如 Oxylabs, Bright Data此后，SerpApi 也推出了自己的快速版本。
谷歌的回应
谷歌一直是网络爬虫的主要目标之一，但这家搜索巨头似乎对此并不太在意。当然，数据中心代理服务器在某个时候开始出现故障，配置不当的爬虫程序也会遇到验证码。 但在 2025 年之前，该平台从未像 LinkedIn 或某些电子商务商店那样构成真正的挑战。
为什么呢？自己是最大的网络爬虫，却又屏蔽爬虫，这在公众眼中并不光彩。但更实际地说，之前的商业模式从未真正威胁到谷歌的广告帝国。另一方面，人工智能代理并不关心浏览量，它们当然也不关心购买广告。到那时…… Bright Data 汇集 一堆搜索 API 准备在 2025 年 11 月颠覆谷歌，这已经是压垮骆驼的最后一根稻草了。
In 2025 年 XNUMX 月中旬谷歌通过实施 SearchGuard，扰乱了所有网络爬虫（以及许多辅助功能工具）。 ——一个依赖于 JavaScript 的机器人防护系统。虽然对普通用户来说几乎没有变化，但此举却使抓取延迟和成本增加了一个数量级。几天后，情况基本稳定下来，但大势已去。
谷歌的第二次打击发生在9月份，当时它删除了…… ＆num = 100 参数。 此次调整显然针对的是网络爬虫，尤其是人工智能公司。受影响最大的包括Ahrefs等各种SEO工具，这些工具依赖扩展的SERP来查看排名和关键词。半年过去了，它们的功能仍然比调整前受限。
除了这些地震事件之外， 谷歌不断努力提高搜索引擎数据抓取的难度。 它聘请了专门的反机器人工程师，持续不断地破解解锁策略、页面解析模式和拼接式攻击手段。 ＆num = 100 替代品。
仅靠工程技术手段无法满足需求 谷歌将此事诉诸法庭。 起诉SerpApi 在十二月2025。 此案的关键在于两个论点：一是规避谷歌的SearchGuard技术，二是造成损失。 无谓损失以及未经授权抓取许可内容，例如知识面板，据称侵犯了《数字千年版权法案》。原告要求就每个被抓取的页面赔偿 200 至 2,500 美元，这显然是不可能的。
诉讼中有两个重要的关键词： 无谓损失这实际上意味着 忽略了我们的广告以及抓取的规模：根据谷歌的数据，SerpApi 在两年内将请求数量增加了 25,000%。 Bright Data的收入数据显示，其 SERP API 的收入增长超过 700%，证实了这一趋势。
当 SerpApi 和 Google 在法庭上激烈交锋时，其他服务商的法务团队密切关注着事态发展，而他们的工程师则拼命地往网络爬虫引擎里添加各种数据。这就是机会的代价。
三种谷歌爬虫
我们已经确定 市场已经分裂成三种搜索引擎抓取工具：完整型、快速型和基于索引型。 它们之间有何区别？我们制作了一张表格来展示它们的主要特点和优势。
简单来说， 每个人都在准确性、速度和完整性这三者之间做出不同的权衡。 如果我们比较两种直接竞争的选项：快速 API 和索引：
- 快速 API 可以提供对 SERP 的完整且最新的访问权限，但无法访问其包含的页面，因此需要额外的网络抓取工具。
- 索引可以快速找到相关页面并检索其内容，但数据库可能存在过时或不完整的风险。
网络搜索API概览
搜索引擎 API 的需求正在蓬勃发展，市场上的竞争对手数量也反映了这一点。虽然我们无法列出所有竞争对手（最值得注意的是，名单中缺少了 Firecrawl 和 Parallel）， 我们购买并评估了涵盖所有三种爬虫类型的 15 项服务。 许多公司都是在最近几年内成立的。
搜索 API 速度测试
人工智能应用案例非常重视速度。尤其是在音频对话等对延迟要求较高的格式中运行时，这一点更为重要。另一个重要的标准是数据相关性；但是，由于我们将比较搜索页面的直接和间接表示形式，因此我们没有好的方法来评估相关性。
为了对搜索 API 的速度进行基准测试， 我们在1月中旬的不同日期进行了三次测试。 （Exa – Instant 除外，该产品于 2 月中旬推出） 每个请求涉及 2,000 个请求，速率为每秒一个请求。
我们生成了一些随机查询，例如： 狗有多高？ 对于索引，我们尽可能选择最快的模式，这可能会影响生产环境中的结果质量。我们的服务器位于美国东海岸。
在这个规模下，成功率通常不是问题。因此，我们省略了这项指标。但对于有较大需求的用户，需要注意：实时抓取谷歌数据的稳定性远不如以前。
正如所料， 大多数索引类型的 API 速度都非常快。Perplexity、Exa 和 Tavily 的 P50 响应时间几乎完全相同，而 You 和 Jina 的响应速度则慢了大约一半。这些指标的另一个显著特征是中位数和 P95 结果之间的差异很小。
根据Exa任何封装了 Google 的搜索 API 的 P50 最低为 700 毫秒。 在我们这个规模下，我们发现这种说法并不成立： Oxylabs SERP页面返回速度提升了近20%，而Serper的响应时间则徘徊在700毫秒左右。与索引相比，实时API的延迟差异更大。在四个案例中，P95响应时间超过了五秒。
计算成本
不同类型的搜索API之间的差异使得它们之间的比较异常困难。深入研究后发现，它们之间存在以下几个共同点：
- 指数往往依赖于基于使用情况的模型低廉的入门价格使其易于上手，但也导致其公开定价缺乏灵活性。价格普遍在每千次搜索结果 5 美元左右。
- 价格的主要影响因素是返回响应所需的处理费用。
- 实时 API 对订阅计划的依赖程度远高于索引。这意味着它们需要更多的前期投入，但扩展性更好。
- 然而，他们还需要考虑网站数据提取成本。难度更高的目标可能会收取基础请求价格的数倍费用。
我们来尝试绘制每 1,000 次搜索和提取请求的价格图表。这将更好地反映缩放比例——但请注意，我们没有考虑任何修正因子。
实时 API 几乎总是更便宜。 但是，要达到与指数相同的效果，它们需要更多的工作。
结语
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