Exa Search는 1,000 요청당 7달러(건당 0.007달러), Deep Search는 1,000건당 12~15달러, 무료 한도는 월 20,000 요청이다. 그래서 누군가 r/AI_Agents에 "Exa Web Search 요금이 마진을 갉아먹는다. 내가 뭘 잘못하고 있나"라고 올렸을 때, 솔직한 답은 보통 두 가지다. 필요한 것보다 쿼리를 많이 보내고 있고, 그걸 고친 뒤에도 대량 조회라면 더 싼 백엔드가 있다는 것이다.
공급사가 아니라 양부터 봐라. 그 글타래에서 가장 정확했던 댓글이 핵심을 짚었다. 이 규모의 파이프라인은 초기 구축 후 "정말 무엇이 필요한지"를 아무도 다시 점검하지 않아서, 필요한 것보다 훨씬 많은 쿼리를 보낸다. 그게 진짜 청구서다. 갓 만든 에이전트는 턴마다 검색하고, 한 세션에서 같은 대상을 세 번 다시 조회하며, 3건만 읽으면서 상위 20건을 가져온다. 어느 것도 Exa 탓이 아니다. 아무도 쳐내지 않아 쌓인 낭비다.
무엇이든 바꾸기 전에 쿼리량부터 점검하라
다음 네 가지 절감으로 대부분의 팀이 공급사를 바꾸지 않고도 40~70퍼센트를 줄인다.
- 쿼리 문자열로 캐시하라. 쿼리를 정규화해 해시하고 결과를 몇 시간 보관하라. 에이전트는 한 세션 안에서도, 사용자 사이에서도 끊임없이 같은 걸 반복한다. 캐시 적중은 비용이 0이다.
- 한 실행 안에서 중복을 제거하라. 한 작업의 세 번의 툴 호출이 모두 "Acme Corp 가격"을 검색한다면 필요한 건 하나뿐이었다. 동일·거의 동일한 쿼리는 프로세스를 떠나기 전에 합쳐라.
- top-k를 줄여라. 20건을 요청해 모델에 3건만 넘긴다면 3건만 요청하라. 많은 API가 결과 수로 과금하거나 순위를 매긴다.
- 같은 대상을 다시 검색하지 마라. "Acme의 CFO가 누구인지"를 한 번 풀었으면 그 세션 내내 작업 메모리에 두어라. 같은 사실을 재조회하는 것이 가장 흔한 낭비다.
이것부터 하라. 이걸로 마진이 회복되면 아무것도 이전할 필요가 없고, Exa의 동작도 그대로 유지된다.
그래도 더 싼 대량 처리가 필요하다면
파이프라인을 군더더기 없이 만든 뒤에도 대량 조회의 단가를 더 낮추고 싶다면, 요청당 0.005달러 구간을 보면 된다. Linkup은 1,000건당 5달러(0.005달러). Brave Search API는 1,000건당 5달러에 월 약 1,000건 무료. Parallel은 1,000건당 5달러에 최대 16,000건 무료. Scavio는 크레딧당 0.005달러로, 종량제에 월 약정이 없고 최소 예치금도 없으며, 키 하나로 Google, Reddit, YouTube, Amazon, Walmart, TikTok을 모두 다룬다. 검색이 순수 Google SERP뿐이라면 Serper는 1,000건당 약 1달러(Google 전용이라 Reddit·소셜 불가).
키워드 조회를 그대로 대체할 수 있는 Scavio의 Google SERP 호출은 이렇다.
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"])Scavio의 풀 Google SERP는 2크레딧(0.01달러), 라이트 요청은 1크레딧(0.005달러)이다. 그러니 순수 단가로는 Scavio가 바닥이 아니다. Google 전용이면 Serper가 더 싸고, DataForSEO는 50달러 최소 예치 이후 건당 더 저렴하다. Scavio의 강점은 최저 단가가 아니라, 멀티플랫폼 공용 크레딧 풀과 하한선 없는 진짜 종량제다.
솔직한 함정: Exa를 무턱대고 버리지 마라
Exa의 신경망·시맨틱 검색은 키워드 SERP API가 놓치는 것을 실제로 찾아낸다. "비슷한 페이지 찾기"와 정확한 단어가 아닌 의미 기반의 모호한 발견은 진짜 강점이며, 키워드 백엔드는 그것의 1:1 대체가 아니다. 그러니 트래픽을 나눠라. 애초에 Exa를 도입한 진짜 이유인 시맨틱 발견에는 Exa를 남기고, 대량의 결정적 조회("이 정확한 문장의 SERP를 줘")는 더 싼 백엔드로 옮겨라. 대부분의 파이프라인은 전자보다 후자가 훨씬 많고, 마진은 바로 거기 숨어 있다.