Exa Search coûte 7 $ pour 1 000 requêtes (0,007 $ chacune), Deep Search va de 12 à 15 $ pour 1 000, et le palier gratuit donne 20 000 requêtes par mois. Donc quand quelqu'un poste sur r/AI_Agents "les tarifs d'Exa Web Search tuent nos marges, qu'est-ce que je fais mal ?", la réponse honnête tient en deux points : vous envoyez plus de requêtes que nécessaire, et même une fois ça corrigé, il existe des backends moins chers pour la recherche à fort volume.
Commencez par le volume, pas par le fournisseur. Le commentaire le plus juste du fil a tout dit : à cette échelle, les pipelines lancent bien plus de requêtes que nécessaire parce que personne n'est revenu auditer ce qui était vraiment utile après la première version. C'est ça, la vraie facture. Un agent fraîchement construit a tendance à chercher à chaque tour, à reposer la même entité trois fois dans une session et à demander 20 résultats alors qu'il en lit 3. Rien de tout ça n'est la faute d'Exa. C'est du gaspillage accumulé que personne n'a élagué.
Auditez le volume avant de changer quoi que ce soit
Quatre coupes font gagner à la plupart des équipes 40 à 70 pour cent sans changer de fournisseur :
- Mettez en cache par chaîne de requête. Normalisez la requête, hachez-la, stockez le résultat quelques heures. Les agents se répètent sans arrêt dans une session et d'un utilisateur à l'autre. Un cache hit ne coûte rien.
- Dédupliquez dans une même exécution. Si trois appels d'outil dans une tâche cherchent tous "tarifs Acme Corp", un seul suffisait. Fusionnez les requêtes identiques et quasi identiques avant qu'elles ne sortent de votre process.
- Réduisez le top-k. Si vous demandez 20 résultats et en passez 3 au modèle, demandez-en 3. Beaucoup d'API facturent ou classent au nombre de résultats.
- Arrêtez de rechercher la même entité. Une fois résolu "qui est le directeur financier d'Acme", gardez-le en mémoire de travail pour le reste de la session. Re-requêter le même fait est la forme de gaspillage la plus courante.
Faites ça d'abord. Si vos marges sont réglées, vous n'avez rien à migrer et vous gardez le comportement d'Exa tel quel.
S'il vous faut quand même du volume moins cher
Une fois le pipeline allégé, si vous voulez toujours un prix unitaire plus bas à fort volume, c'est le palier à 0,005 $ par requête qu'il faut viser. Linkup, c'est 5 $ pour 1 000 (0,005 $). Brave Search API, c'est 5 $ pour 1 000 avec environ 1 000 requêtes gratuites par mois. Parallel, c'est 5 $ pour 1 000 avec jusqu'à 16 000 requêtes gratuites. Scavio, c'est 0,005 $ par crédit, sans engagement mensuel en paiement à l'usage et sans dépôt minimum, et ça couvre Google, Reddit, YouTube, Amazon, Walmart et TikTok avec une seule clé. Si vos recherches sont du pur SERP Google, Serper tourne autour de 1 $ pour 1 000 (Google uniquement, donc pas de Reddit ni de réseaux sociaux).
Voici un appel au SERP Google de Scavio, prêt à remplacer votre recherche par mot-clé :
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 Google complet sur Scavio coûte 2 crédits (0,01 $) ; une requête légère, 1 crédit (0,005 $). En prix brut, Scavio n'est donc pas le plancher : Serper fait moins cher pour du Google seul, et DataForSEO revient moins cher par appel après son dépôt minimum de 50 $. L'argument de Scavio, c'est le pool multiplateforme et le paiement à l'usage sans plancher, pas le prix le plus bas.
Le bémol honnête : ne lâchez pas Exa à l'aveugle
La recherche neuronale et sémantique d'Exa trouve vraiment des choses qu'une API SERP par mot-clé rate. "Trouver des pages similaires" et la découverte floue par le sens plutôt que par les termes exacts sont de vraies forces, et un backend par mot-clé n'en est pas un remplaçant 1:1. Alors séparez le trafic. Gardez Exa pour la découverte sémantique, la vraie raison de l'avoir adopté, et déplacez les recherches déterministes à fort volume ("donne-moi le SERP de cette phrase exacte") vers un backend moins cher. La plupart des pipelines ont bien plus du second type que du premier, et c'est là que la marge se cache.