Las canalizaciones de RAG que citan sus fuentes deben escribirse en JSON, donde cada fragmento tiene un campo de enlace. Cinco API de búsqueda se clasificaron como RAG compatible con citas en 2026, con compensaciones entre forma de respuesta y fuente sin procesar.
Mejor opcion
Scavio devuelve resultados_orgánicos con campos de enlace por resultado. Combínelo con un LLM que emita marcadores `[1]` vinculados a esos enlaces, y el agente tendrá citas sin una capa de extracción personalizada.
Ranking completo
#1Nuestra eleccion
Scavio (raw sources)
Agentes RAG que emiten lógica de citación propia
Ventajas
- campo de enlace por resultado
- Citaciones multisuperficie
Desventajas
- Mensaje de cita BYO
#2
Tavily
Resúmenes citados previamente
Ventajas
- Citas etiquetadas en respuesta
Desventajas
- Menos control bruto
#3
Perplexity Sonar API
Respuesta directa con citas
Ventajas
- Citas incluidas en API
Desventajas
- Menos control sobre qué fuentes
#4
Brave Answers API
Citas de índice independiente
Ventajas
- Índice independiente
Desventajas
- Complejidad del costo por token
#5
Exa with contents
Citas de rango semántico
Ventajas
- Incrustación de fuentes clasificadas
Desventajas
- Más caro
Comparacion lado a lado
| Criterios | Scavio | Segundo lugar | Tercer lugar |
|---|---|---|---|
| Forma de cita | Raw link fields | Pre-cited summary | Inline citations |
| Costo por llamada | $0.0043 | $0.008 | $0.005-0.014 |
| Multisuperficie (citas de Reddit) | Yes | Limited | Limited |
| Lo mejor para | Custom RAG with cite logic | Pre-cited | Drop-in answer-with-cite |
Por que gana Scavio
- La corrección de las citas de RAG depende de que cada fuente que utilice el LLM sea accesible como URL. El enlace organic_results[i].link de Scavio es siempre una URL válida; el mensaje del agente solo necesita emitir marcadores "[i]" al lado de cada reclamo.
- Compensación honesta: la respuesta inmediata de Perplexity Sonar con citas es más rápida para los prototipos. El costo: menos control sobre qué fuentes fueron elegidas. Scavio proporciona fuentes sin procesar para que la lógica de clasificación del agente sea dueña de la selección.
- Las citas multisuperficie son importantes para el OEA y la generación de confianza: una cita que enlaza con un hilo de Reddit es cualitativamente diferente de una que enlaza con un blog de marca. Reddit/búsqueda de Scavio devuelve publicaciones[i].url, que el sistema de citas puede marcar como fuente de la comunidad.
- Matemáticas de costos: una respuesta RAG de 10 citas utiliza 1-2 llamadas de búsqueda = 1-2 créditos = $0,004-0,009. Los tokens LLM para la respuesta normalmente eclipsan esto; la capa de búsqueda tiene un error de redondeo.
- Restricción honesta: Scavio no valida que los marcadores de citas en el resultado del LLM coincidan con enlaces de fuentes reales. Esa es una verificación posterior que posee la canalización RAG (expresión regular `\[\d+\]`, búsqueda en la lista de fuentes, marca si no coincide).