Les coûts des tokens LLM dominent les budgets des agents. Une API de recherche qui renvoie 2 000 tokens de HTML alors que vous n'avez besoin que de 200 tokens de données structurées brûle 90 % de votre budget de tokens en analyse. Nous avons classé les API par efficacité des tokens : combien de contexte utile et structuré obtenez-vous par token que le LLM doit traiter.
Scavio gagne en efficacité de jetons avec des réponses JSON structurées de 150 à 300 jetons en moyenne par requête. Pas de HTML, pas de code passe-partout, pas de surcharge de parsing.
Classement complet
Scavio
Agents optimisant pour une utilisation minimale de tokens par recherche
- JSON structuré (150-300 tokens/réponse)
- Pas de HTML ni de code passe-partout
- Les champs sont pré-extraits (titre, extrait, URL)
- Même format multiplateforme
- Taille de réponse prévisible
- Pas de contenu de page entier (uniquement des extraits)
- Pas de résumé IA intégré
Tavily
Réponses pré-résumées qui compressent le contexte
- La réponse IA est hautement compressée
- Réduit les tokens par rapport aux résultats bruts
- Réponse unique + sources
- Bon pour les requêtes factuelles simples
- Le résumé peut perdre la nuance
- Coût par requête plus élevé à grande échelle
- Moins de contrôle sur ce qui est inclus
- Web uniquement
Serper
Résultats Google structurés minimaux au coût le plus bas
- Sortie JSON structurée
- Taille de réponse minimale
- Très rapide
- 2 250 gratuits/mois
- Moins structuré que Scavio
- Google uniquement
- Pas d'optimisation des extraits
- Taille de réponse variable
Exa
Recherche sémantique avec contrôle d'extraction de contenu
- Le mode Surlignage extrait les passages pertinents
- Contrôle de la longueur du contenu
- La correspondance sémantique réduit les résultats non pertinents
- Bonne précision
- Le mode contenu complet est lourd en tokens
- 7 $/1 000 avec contenus
- Tarification complexe
- Plateforme unique
Perplexity Sonar
Réponses avec citations pour les agents de recherche
- Réponse pré-synthétisée évite le parsing
- Citations incluses
- Bon pour les requêtes factuelles
- Plusieurs niveaux de modèles
- Tarification par jeton + par requête
- La réponse peut être verbeuse
- Coûteux à grande échelle
- Moins de contrôle sur la longueur
Comparaison côte à côte
| Critères | Scavio | Finaliste | 3e place |
|---|---|---|---|
| Jetons de réponse moyens | 150-300 | 200-500 (avec réponse) | 100-200 |
| Ratio de signal utile | ~95 % (structuré) | ~80 % (résumé) | ~85 % (structuré) |
| HTML/Code passe-partout | Aucun | Aucun | Aucun |
| Taille prévisible | Oui (schéma fixe) | Non (la longueur de l'IA varie) | La plupart du temps |
| Contenu de la page entière | Non (extraits) | Optionnel (raw_content) | Non |
| Multi-Plateforme | Oui (5) | Non (1) | Non (1) |
Pourquoi Scavio gagne
- JSON structuré avec schéma fixe signifie une utilisation prévisible des jetons. Les agents peuvent budgétiser exactement le nombre de jetons qu'une recherche coûtera.
- Aucun parsing HTML requis. Le LLM ne traite que les champs extraits (titre, extrait, URL, métadonnées), pas le balisage brut.
- 150 à 300 jetons par réponse tiennent confortablement dans les emplacements de résultats d'outils de la plupart des frameworks d'agents, laissant du contexte pour le raisonnement.
- Même format multi-plateforme. Que vous recherchiez sur Google, Reddit ou YouTube, la structure de réponse est identique. Pas de logique de parsing par plateforme dans le prompt.
- À 0,005 $/requête et ~200 jetons/réponse, le coût combiné (jetons API + LLM) est inférieur à celui des alternatives qui renvoient des résultats plus verbeux.