Exa Search cuesta 7 $ por cada 1.000 peticiones (0,007 $ cada una), Deep Search va de 12 a 15 $ por 1.000, y el plan gratuito te da 20.000 peticiones al mes. Así que cuando alguien en r/AI_Agents escribe "los precios de Exa Web Search están matando nuestros márgenes, ¿qué hago mal?", la respuesta honesta suele ser doble: estás enviando más consultas de las que necesitas, y aun después de arreglar eso, hay backends más baratos para búsquedas de alto volumen.
Empieza por el volumen, no por el proveedor. El comentario más afilado de ese hilo dio en el clavo: a esta escala, los pipelines hacen muchas más consultas de las necesarias porque nadie volvió a revisar qué hacía falta de verdad después de la primera versión. Esa es la factura real. Un agente recién montado tiende a buscar en cada turno, repite la misma entidad tres veces en una sesión y pide 20 resultados cuando solo lee 3. Nada de eso es culpa de Exa. Es desperdicio acumulado que nadie podó.
Audita el volumen antes de cambiar de proveedor
Cuatro recortes le quitan a casi todos los equipos entre un 40 y un 70 por ciento del gasto sin cambiar de proveedor:
- Cachea por cadena de consulta. Normaliza la consulta, hazle un hash y guarda el resultado unas horas. Los agentes se repiten sin parar dentro de una sesión y entre usuarios. Un acierto de caché no te cuesta nada.
- Deduplica dentro de una ejecución. Si tres llamadas a herramientas en una misma tarea buscan "precios de Acme Corp", solo necesitabas una. Colapsa las consultas idénticas y casi idénticas antes de que salgan de tu proceso.
- Reduce el top-k. Si pides 20 resultados y le pasas 3 al modelo, pide 3. Muchas APIs cobran o rankean por número de resultados.
- Deja de volver a buscar la misma entidad. Una vez resuelto "quién es el director financiero de Acme", guárdalo en memoria de trabajo el resto de la sesión. Reconsultar el mismo dato es la forma de desperdicio más común.
Haz esto primero. Si te arregla los márgenes, no necesitas migrar nada y conservas el comportamiento de Exa tal cual.
Si aun así necesitas volumen más barato
Una vez que el pipeline está limpio y sigues queriendo un precio unitario más bajo para alto volumen, el rango de 0,005 $ por petición es donde mirar. Linkup cuesta 5 $ por 1.000 (0,005 $). Brave Search API cuesta 5 $ por 1.000 con unas 1.000 peticiones gratis al mes. Parallel cuesta 5 $ por 1.000 con hasta 16.000 peticiones gratis. Scavio cuesta 0,005 $ por crédito sin compromiso mensual en pago por uso y sin depósito mínimo, y cubre Google, Reddit, YouTube, Amazon, Walmart y TikTok con una sola clave. Si tus búsquedas son puro SERP de Google, Serper ronda 1 $ por 1.000 (solo Google, sin Reddit ni redes sociales).
Aquí tienes una llamada al SERP de Google de Scavio lista para sustituir tu búsqueda por palabra clave:
import os, requests
H = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['SCAVIO_API_KEY']}", "Content-Type": "application/json"}
r = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/google", headers=H,
json={"query": "best serp api", "light_request": False})
data = r.json()
for row in data["organic_results"]:
print(row["position"], row["title"], row["link"])Un SERP de Google completo en Scavio son 2 créditos (0,01 $); una petición ligera es 1 crédito (0,005 $). Así que en precio bruto Scavio no es el suelo: Serper lo supera para solo Google, y DataForSEO sale más barato por llamada tras su depósito mínimo de 50 $. El argumento de Scavio es el pool multiplataforma y el pago por uso sin suelo, no el precio más bajo.
La pega honesta: no abandones Exa a ciegas
La búsqueda neuronal y semántica de Exa encuentra de verdad cosas que una API de SERP por palabra clave no ve. "Encontrar páginas similares" y el descubrimiento difuso por significado, no por términos exactos, son fortalezas reales, y un backend de palabra clave no es un reemplazo 1:1 para eso. Así que divide el tráfico. Quédate con Exa para el descubrimiento semántico, que es la razón real por la que lo adoptaste, y mueve las búsquedas deterministas de alto volumen ("dame el SERP de esta frase exacta") a un backend más barato. La mayoría de los pipelines tienen mucho más del segundo tipo que del primero, y ahí es donde se esconde el margen.