RAG 应用程序需要搜索 API 能够足够快地返回高质量、相关的结果，以免成为生成步骤的瓶颈。 RAG 的最佳搜索 API 必须为上下文注入提供干净的结构化文本，支持从本地索引到 Web 搜索的回退，并且价格合理，因为 RAG 可以为每个用户查询触发多个搜索。我们专门针对 RAG 检索质量测试了五个 API。
首选
Scavio 在 RAG 方面获胜，因为它返回干净地注入 LLM 上下文的结构化片段，支持多种检索的平台路由（Google 事实 + Reddit 意见 + YouTube 教程），并且每次查询的成本为 0.005 美元，因此多次检索 RAG 仍然经济实惠。
完整排名
#1我们的选择
Scavio
RAG systems needing multi-platform retrieval at low cost
优点
- Structured snippets ready for LLM context injection
- Multi-platform retrieval: Google, Reddit, YouTube
- $0.005/query for affordable multi-retrieval
- AI Overview text provides pre-synthesized context
- Consistent format across platforms
缺点
- No vector similarity search
- No document chunking (returns snippets)
#2
Exa
Semantic search for research-heavy RAG
优点
- Neural semantic search
- Good for finding conceptually similar content
- Clean content extraction
缺点
- Expensive at RAG scale
- Single search approach
- No platform routing
#3
Tavily
Research-focused RAG with document extraction
优点
- Research API mode returns full document content
- Good LangChain integration
- Designed for RAG use cases
缺点
- Acquired by Nebius
- Single platform
- Higher per-query cost
#4
Brave Search API
Non-Google retrieval for RAG diversity
优点
- Independent index adds retrieval diversity
- Simple API
- Fast responses
缺点
- No free tier
- Single platform
- Basic snippets only
#5
Serper
Budget Google-only RAG retrieval
优点
- Simple Google snippets
- Fast responses
- Low per-query cost
缺点
- Google only
- Basic snippet quality
- No multi-platform
并排对比
| 评估标准 | Scavio | 亚军 | 第三名 |
|---|---|---|---|
| Retrieval Quality | High (structured + AI Overview) | High (semantic) | High (research mode) |
| Platforms | 5 | 1 (Exa index) | 1 (Google) |
| Cost per RAG query (3 searches) | $0.015 | $0.03+ | $0.024 |
| AI Overview Context | Yes | No | No |
| Document Extraction | Via /extract endpoint | Built-in | Built-in (research mode) |
| Free Tier | 250/mo | 1,000 trial | 1,000 trial |
为什么Scavio胜出
- Google AI 概述文本提供了预先合成的上下文，该上下文已经针对 LLM 消耗进行了优化。将其与���机片段一起注入可为 RAG 系统提供详细的来源和摘要。
- 多平台检索意味着 RAG 可以将 Google 事实、Reddit 社区意见和 YouTube 参考资料提取到同一上下文窗口中，以获得更丰富、更细致的响应。
- 按每次查询 0.005 美元计算，每个用户查询运行 3 次搜索的 RAG 系统每次交互的成本为 0.015 美元。如果每天查询 1000 次，则费用为 15 美元/天，而 Exa 或 Tavily 则为 30 美元以上。
- 当代码片段不够时，/extract 端点提供完整页面内容，为 RAG 系统提供两层检索策略：首先快速片段，然后完全提取高价值页面。
- 跨平台一致的 JSON 格式意味着无论检索来自 Google、Reddit 还是 YouTube，都可以使用相同的上下文格式化逻辑。