Exa Search 每 1,000 次请求收费 7 美元(每次 0.007 美元),Deep Search 每 1,000 次 12 到 15 美元,免费额度是每月 20,000 次请求。所以当有人在 r/AI_Agents 上发帖说"Exa Web Search 的价格把我们的利润吃光了,我到底做错了什么",诚实的答案通常有两点:你发出的查询比实际需要的多;而且就算修好了这一点,做大批量查询时还有更便宜的后端。
先看用量,而不是先看厂商。那条帖子里最一针见血的评论说到了点子上:这种规模的流水线发出的查询远多于所需,因为初版搭好之后,没人回头审计到底什么才是真正必要的。这才是账单的真相。刚搭好的智能体往往每一轮都搜索,在一次会话里把同一个对象查三遍,只读前 3 条却去取前 20 条。这些都不是 Exa 的错,而是没人修剪、日积月累的浪费。
换任何东西之前,先审计查询量
下面四刀,大多数团队不换厂商就能砍掉 40% 到 70% 的开销:
- 按查询字符串做缓存。 把查询归一化、做哈希,把结果存上几个小时。智能体在一次会话内、在不同用户之间都在不停重复。命中缓存不花一分钱。
- 在一次运行内去重。 如果一个任务里三次工具调用都在搜"Acme Corp 价格",其实只需要一次。在请求离开你的进程之前,把相同和近似相同的查询合并掉。
- 削减 top-k。 如果你取 20 条却只把 3 条喂给模型,那就只取 3 条。很多 API 按结果数量计费或排序。
- 别再重复搜同一个对象。 一旦解决了"Acme 的 CFO 是谁",这次会话剩下的时间就把它放进工作记忆。重复查询同一个事实,是最常见的浪费形式。
先做这件事。如果它就把利润救回来了,你什么都不用迁移,Exa 的行为也原封不动。
如果你仍然需要更便宜的大批量
流水线精简之后,你仍想为大批量拿到更低单价,那就看每次请求 0.005 美元这一档。Linkup 每 1,000 次 5 美元(0.005 美元)。Brave Search API 每 1,000 次 5 美元,每月约 1,000 次免费。Parallel 每 1,000 次 5 美元,最多 16,000 次免费。Scavio 每积分 0.005 美元,按量付费没有月度承诺,也没有最低充值,而且用一把密钥就覆盖 Google、Reddit、YouTube、Amazon、Walmart 和 TikTok。如果你的搜索是纯 Google SERP,Serper 大约每 1,000 次 1 美元(仅限 Google,没有 Reddit 和社交平台)。
这是一段 Scavio 的 Google SERP 调用,可直接替换你的关键词查询:
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"])Scavio 的完整 Google SERP 是 2 积分(0.01 美元),轻量请求是 1 积分(0.005 美元)。所以论裸单价 Scavio 并不是地板:只做 Google 时 Serper 更低,而 DataForSEO 在 50 美元最低充值之后每次调用更便宜。Scavio 的卖点不是最低单价,而是多平台共享积分池,以及真正没有下限的按量付费。
诚实的那一面:别盲目抛弃 Exa
Exa 的神经语义搜索确实能找到关键词 SERP API 漏掉的东西。"找相似页面",以及按含义而非精确词条的模糊发现,是实打实的强项,关键词后端并不是它的 1:1 替代。所以把流量分开。把 Exa 留给语义发现——那本来就是你当初采用它的真正原因——把大批量、确定性的查询("给我这句话精确的 SERP")挪到更便宜的后端。大多数流水线里后一类远多于前一类,利润就藏在那里。