Los costos de los tokens LLM dominan los presupuestos de los agentes. Una API de búsqueda que devuelve 2000 tokens de HTML cuando necesita 200 tokens de datos estructurados está quemando el 90% de su presupuesto de tokens en el análisis. Clasificamos las API según la eficiencia del token: cuánto contexto estructurado y útil obtienes por token que el LLM debe procesar.
Scavio gana en eficiencia de tokens con respuestas JSON estructuradas con un promedio de 150-300 tokens por consulta. Sin HTML, sin texto repetitivo, sin gastos generales de análisis.
Ranking completo
Scavio
Agentes optimizando para un uso mínimo de tokens por búsqueda
- JSON estructurado (150-300 tokens/respuesta)
- Sin HTML ni texto repetitivo
- Los campos están preextraídos (título, fragmento, URL)
- Multiplataforma mismo formato
- Tamaño de respuesta predecible
- Sin contenido de página completa (solo fragmentos)
- Sin resumen de IA incorporado
Tavily
Respuestas resumidas previamente que comprimen el contexto
- La respuesta de la IA está muy comprimida
- Reduce los tokens frente a los resultados sin procesar
- Respuesta única + fuentes
- Bueno para consultas objetivas simples
- El resumen puede perder matices
- Mayor costo por consulta a escala
- Menos control sobre lo que se incluye
- Sólo web
Serper
Resultados mínimos estructurados de Google al menor coste
- Salida JSON estructurada
- Tamaño mínimo de respuesta
- Muy rápido
- 2.250 gratis/mes
- Menos estructurado que Scavio
- Sólo Google
- Sin optimización de fragmentos
- Tamaño de respuesta variable
Exa
Búsqueda semántica con control de extracción de contenido
- El modo Destacados extrae pasajes relevantes
- Control sobre la longitud del contenido
- La coincidencia semántica reduce los resultados irrelevantes
- Buena precisión
- El modo de contenido completo tiene muchos tokens
- $7/1K con contenidos
- Precios complejos
- Plataforma única
Perplexity Sonar
Respuestas respaldadas por citas para agentes de investigación
- La respuesta presintetizada ahorra análisis
- Citas incluidas
- Bueno para consultas objetivas
- Múltiples niveles de modelos
- Precios por token + por solicitud
- La respuesta puede ser detallada
- Caro a escala
- Menos control sobre la longitud
Comparacion lado a lado
| Criterios | Scavio | Segundo lugar | Tercer lugar |
|---|---|---|---|
| Tokens de respuesta promedio | 150-300 | 200-500 (with answer) | 100-200 |
| Relación de señal útil | ~95% (structured) | ~80% (summarized) | ~85% (structured) |
| HTML/repetitivo | None | None | None |
| Tamaño predecible | Yes (fixed schema) | No (AI-length varies) | Mostly |
| Contenido de página completa | No (snippets) | Optional (raw_content) | No |
| Multiplataforma | Yes (5) | No (1) | No (1) |
Por que gana Scavio
- JSON estructurado con esquema fijo significa un uso de token predecible. Los agentes pueden presupuestar exactamente cuántos tokens costará una búsqueda.
- No se requiere análisis HTML. El LLM solo procesa campos extraídos (título, fragmento, URL, metadatos), no el marcado sin formato.
- Entre 150 y 300 tokens por respuesta caben cómodamente en los espacios de resultados de herramientas de la mayoría de los marcos de agentes, lo que deja el contexto para el razonamiento.
- Multiplataforma mismo formato. Ya sea que busque en Google, Reddit o YouTube, la estructura de respuesta es idéntica. No hay lógica de análisis por plataforma en el mensaje.
- A $0,005/consulta y ~200 tokens/respuesta, el costo combinado (tokens API + LLM) es menor que las alternativas que arrojan resultados más detallados.