Les affirmations marketing des fournisseurs d'API SERP ne sont pas fiables. La seule façon de savoir quel fournisseur correspond à votre cas d'usage est de les comparer vous-même avec vos requêtes réelles. Ce tutoriel construit un benchmark reproductible qui teste la latence, le nombre de résultats, la couverture des fonctionnalités SERP et la disponibilité sur plusieurs fournisseurs.
Prérequis
- Python 3.8+
- Clés API pour les fournisseurs que vous souhaitez tester (les niveaux gratuits fonctionnent)
- Une clé API Scavio
Parcours
Étape 1: Configurer le cadre du benchmark
Créez un environnement de test standardisé qui mesure chaque fournisseur de manière cohérente.
Python
import requests, time, os, json
from datetime import datetime
class SERPBenchmark:
def __init__(self):
self.results = []
def test_provider(self, name: str, search_fn, queries: list) -> dict:
metrics = {'name': name, 'queries': len(queries), 'successes': 0, 'failures': 0,
'latencies': [], 'result_counts': []}
for query in queries:
start = time.time()
try:
results = search_fn(query)
latency = time.time() - start
metrics['latencies'].append(latency)
metrics['result_counts'].append(len(results))
metrics['successes'] += 1
except Exception as e:
metrics['failures'] += 1
metrics['latencies'].append(None)
metrics['avg_latency'] = sum(l for l in metrics['latencies'] if l) / max(metrics['successes'], 1)
metrics['avg_results'] = sum(metrics['result_counts']) / max(len(metrics['result_counts']), 1)
metrics['success_rate'] = metrics['successes'] / len(queries)
return metricsÉtape 2: Définir les fonctions de recherche par fournisseur
Créez une fonction de recherche pour chaque fournisseur que vous souhaitez tester.
Python
# Scavio
def scavio_search(query: str) -> list:
resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY'], 'Content-Type': 'application/json'},
json={'platform': 'google', 'query': query}, timeout=15)
return resp.json().get('organic', [])
# Serper
def serper_search(query: str) -> list:
resp = requests.post('https://google.serper.dev/search',
headers={'X-API-KEY': os.environ.get('SERPER_API_KEY',''), 'Content-Type': 'application/json'},
json={'q': query}, timeout=15)
return resp.json().get('organic', [])
# Brave
def brave_search(query: str) -> list:
resp = requests.get('https://api.search.brave.com/res/v1/web/search',
headers={'X-Subscription-Token': os.environ.get('BRAVE_API_KEY','')},
params={'q': query}, timeout=15)
return resp.json().get('web', {}).get('results', [])Étape 3: Exécuter le benchmark
Exécutez les tests sur tous les fournisseurs avec les mêmes requêtes.
Python
TEST_QUERIES = [
'best python web framework 2026',
'react vs vue performance',
'kubernetes deployment tutorial',
'machine learning interview questions',
'postgres vs mysql for startups',
'api rate limiting best practices',
'docker compose production setup',
'typescript generics tutorial',
'aws lambda cold start optimization',
'graphql vs rest api comparison',
]
bench = SERPBenchmark()
providers = [
('Scavio', scavio_search),
('Serper', serper_search),
('Brave', brave_search),
]
results = []
for name, fn in providers:
if os.environ.get(f'{name.upper()}_API_KEY') or name == 'Scavio':
result = bench.test_provider(name, fn, TEST_QUERIES)
results.append(result)
print(f"{name}: {result['avg_latency']:.2f}s avg, {result['success_rate']:.0%} success, {result['avg_results']:.0f} avg results")Étape 4: Générer un rapport de comparaison
Formatez les résultats du benchmark dans un tableau de comparaison.
Python
def benchmark_report(results: list) -> str:
report = f"SERP API Benchmark - {datetime.now().isoformat()}\n\n"
report += f"{'Provider':<12} {'Latency':<10} {'Success':<10} {'Results':<10} {'Cost/1K':<10}\n"
report += '-' * 52 + '\n'
costs = {'Scavio': '$5', 'Serper': '$0.10-1', 'Brave': '$5', 'Tavily': '$3-8', 'SerpAPI': '$15'}
for r in sorted(results, key=lambda x: x['avg_latency']):
report += f"{r['name']:<12} {r['avg_latency']:.2f}s{'':<5} {r['success_rate']:.0%}{'':<6} {r['avg_results']:.0f}{'':<7} {costs.get(r['name'], '?'):<10}\n"
report += f"\nQueries tested: {results[0]['queries']}\n"
report += f"Winner (latency): {min(results, key=lambda x: x['avg_latency'])['name']}\n"
report += f"Winner (reliability): {max(results, key=lambda x: x['success_rate'])['name']}\n"
return report
print(benchmark_report(results))Exemple Python
Python
import requests, time, os
def benchmark_search(provider_fn, queries):
results = []
for q in queries:
start = time.time()
try:
r = provider_fn(q)
results.append({'query': q, 'latency': time.time()-start, 'count': len(r), 'success': True})
except: results.append({'query': q, 'success': False})
return resultsExemple JavaScript
JavaScript
async function benchmarkSearch(providerFn, queries) {
const results = [];
for (const q of queries) {
const start = Date.now();
try {
const r = await providerFn(q);
results.push({query: q, latency: (Date.now()-start)/1000, count: r.length, success: true});
} catch { results.push({query: q, success: false}); }
}
return results;
}Sortie attendue
JSON
A reproducible SERP API benchmark script that compares providers on latency, reliability, result quality, and cost per query.