五大主流大模型联网搜索API横评，如何选择？
今天我们来聊聊2026年最值得接入大模型的5个Web搜索API，帮你快速做出技术选型。
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在构建RAG系统或AI Agent时，联网搜索是最常见的需求之一。但问题来了：市面上搜索API这么多，该怎么选？
接下来我们将详细介绍2026年最值得关注的5个Web搜索API，助你快速找到最适合的技术方案。
先看结论
如果你时间有限，直接看这张表：
1.Tavily：AI开发者的第一选择
如果你用过LangChain或Dify，大概率见过Tavily的身影。
它的核心优势是：不仅给你链接，而是直接返回"能喂给大模型"的干净文本。
传统搜索API返回的是一堆URL，你还得自己写爬虫、做正文提取、清洗HTML。而Tavily把这些脏活累活全包了，返回的就是Markdown格式的上下文，拿来即用。
价格：次（约8/千次），包月套餐更便宜速度：生产环境1000+次/分钟正式：适合：想快速上线、不想折腾爬虫的团队
2.Brave Search：高并发场景的隐藏王者
Brave可能是被低估最多的选项。
它有自己的独立索引（不是爬Google），最近还专门推出了LLM Context接口，针对大模型场景做了优化。
亮点：
每秒50次请求（RPS），并发能力拉满每月5美元免费额度，小项目基本够用无追踪记录，隐私合规友好价格：5/千次（Search套餐）正式：适合：需要大批量并发查询的RAG系统
3.Serper.dev：穷人版Google，真香
Serper本质上是个Google搜索结果的"代爬"服务。
它能实时抓取Google的自然搜索结果、知识图谱、问答片段，然后格式化成JSON返回给你。
最大优势就是便宜：50/月包含5万次查询，折合1/千次，是Tavily的1/8。
但要注意：它只返回搜索结果（标题+摘要+链接），不帮你抓网页正文。如果你需要完整内容，还得自己写爬虫。
正式：适合：对成本敏感、有能力自建内容抓取的团队
4.Google Custom Search：最新正牌，但有坑
这是Google最新的可编程搜索引擎API。
优点：结果权威，可以限定只搜特定（比如只搜维基百科）。
缺点：每天最多只能调10,000次。如果你的应用是C端产品，这个配额分分钟就用完了。
价格：每天前100次免费，之后5/千次正式：适合：轻量级应用，或者垂直领域的站内搜索增强
5.Bing Web Search：别选了
微软已经官宣：Bing Search API将于2026年8月11日正式退役。
现在接入等于给自己挖坑。微软的替代方案是Azure OpenAI里的"Grounding with Bing Search"，但那是另一套体系了。
选型速查表
写在最后
选搜索API，本质上是在成本、易用性、并发能力之间做权衡。
追求省心 → Tavily追求省钱 → Serper追求高并发 → Brave没有完美方案，只有最适合你场景的方案。
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