从技术开发者视角出发，深度盘点并对比评测当前主流的AI搜索API：Tavily、博查AI、百度AI搜索（千帆AppBuilder）、阿里云IQS UnifiedSearch。我们将解析它们的核心技术、独特功能、API调用示例（Python）、成本与用量，并提供详细的选型建议，助你为RAG、知识问答、AI Agent等应用找到最佳的实时信息检索方案。
小胖从去年开始就一直在搞ai内容创作的流程，创作当然需要找素材，当时可以使用的检索接口只有Tavily和博查。最近闲的没事又看了一下，发现百度（你丫的终于出了）、阿里也出了，然后必应好像也因为调整业务，似乎要暂时取消搜索接口。。
今天，小胖就来给大家深入盘点几款当前市面上值得关注的、针对AI应用和AI Agent优化的搜索API，咱们从技术开发者和API集成者的视角，详细解析它们的核心功能、独特亮点、API设计，并通过具体的Python代码示例展示如何快速上手调用，最后还会聊聊它们的成本和适用场景，希望能帮你做出最合适的AI搜索API技术选型。
1. Tavily Search API：为 AI Agent 而生的高效检索
Tavily是我接触最早，也是个人项目中最喜欢用的一款AI原生搜索引擎API。吸引我的一点是它每月提供1000个免费API调用积分，对于个人开发者测试和小型应用基本够用，而且它还支持MCP（Model Context Protocol，方便在Cursor等工具中集成）。
技术特点与功能亮点：
Tavily 宣称自己是首个为 AI Agent 设计优化的搜索引擎。它的核心优势在于将搜索、抓取、过滤和信息提取整合到一个 API 调用中。传统搜索引擎 API 通常只返回链接和摘要，开发者后续还需要自行处理抓取和提取内容，这过程复杂且耗时。Tavily则一步到位，直接返回经过预处理的、与查询高度相关的干净信息，特别针对RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）应用场景进行了优化，能够显著提升AI模型回答的准确性和时效性。
集成搜索与提取： 通过一次API调用即可获取高质量搜索结果及提取后的关键信息。Tavily能够聚合来自多达20个相关网站的信息。学习如何用Tavily API进行高效信息提取是提升AI Agent能力的关键。
AI 优化相关性： 利用其专有的AI模型对搜索来源和网页内容进行智能评分、过滤和排序，确保返回的内容与用户的查询意图高度吻合，减少AI幻觉。
灵活的控制参数： 支持设置搜索深度 (
search_depth)、限制结果数量 (max_results)、管理域名 (include_domains,exclude_domains)，甚至控制是否包含原始 HTML 内容 (include_raw_content)。短回答和相关性评分： 可以包含一个简短回答 (
include_answer) 和为每个结果提供相关性评分 (score)。
代码示例：
获取 Tavily API Key：您可以在 Tavily Platform 注册获取，每月提供 1,000 个免费 API 积分，无需信用卡。
安装Tavily Python SDK：
pip install tavily-pythonPython基本搜索示例 (展示如何调用Tavily API)：
from tavily import TavilyClient
tavily_client = TavilyClient(api_key="tvly-YOUR_API_KEY")
# 发起基本搜索查询
response = tavily_client.search("Who is Leo Messi?")
# 打印返回结果 (包含摘要、链接等信息，如果include_answer=True还会有智能回答)
print(response)
Tavily API响应结构示例 (简化版):
{
"query": "Who is Leo Messi?",
"answer": "Lionel Messi, born in 1987, is an Argentine footballer...", // 如果 include_answer=True
"results": [
{
"title": "Lionel Messi Facts | Britannica",
"url": "https://www.britannica.com/facts/Lionel-Messi",
"content": "Lionel Messi, an Argentine footballer, is widely regarded...", // NLP-based snippet or extracted content
"score": 0.81025416,
"raw_content": null // 或包含完整内容如果 requested
}
// ... 更多结果
],
"response_time": "1.67"
}
推荐的搜索与提取两步法 (Python异步示例，提升RAG应用数据质量)：虽然 Tavily Search API 可以直接通过 include_raw_content=true 返回内容, 但官方推荐分两步以提高准确性和控制力：首先使用Search API的basic或advanced模式找到最相关的URL列表，然后针对这些URL使用Extract API进行精准的、深度优化的内容提取。
import asyncio
from tavily import AsyncTavilyClient
tavily_client = AsyncTavilyClient(api_key="tvly-YOUR_API_KEY")
async def fetch_and_extract():
# Step 1: 使用 Search API 搜索相关 URLs
# 可以并行发起多个相关子查询以扩大搜索范围
queries = [
{"query": "AI applications in healthcare", "search_depth": "advanced", "max_results": 10},
{"query": "ethical implications of AI in healthcare", "search_depth": "advanced", "max_results": 10},
]
responses = await asyncio.gather(*(tavily_client.search(**q) for q in queries))
# 过滤出评分较高的 URL
relevant_urls = []
for response in responses:
for result in response.get('results', []):
if result.get('score', 0) > 0.5: # 可以根据 score 进行过滤
relevant_urls.append(result.get('url'))
# Step 2: 使用 Extract API 从筛选出的 URL 提取内容
extracted_data = await asyncio.gather(*(tavily_client.extract(url) for url in relevant_urls))
# 打印提取到的内容
for data in extracted_data:
print(data)
# 运行异步函数
asyncio.run(fetch_and_extract())Extract API 响应示例 (简化):
{
"results": [
{
"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence",
"raw_content": "\"Jump to content\\nMain menu\\nSearch\\nAppearance\\nDonate\\nCreate account\\nLog in\\nPersonal tools\\n Photograph your local culture... Artificial intelligence (AI), in its broadest sense, is intelligence exhibited by machines..." // 提取的网页正文
}
// ... 更多提取结果
],
"failed_results": [],
"response_time": 0.02
}
高级参数示例 (Search API):
# 搜索过去一个月的体育新闻，并限制结果到特定域名
response = tavily_client.search(
query="latest AI trends",
topic="news", # 限制到新闻来源
time_range="month", # 过滤最近一个月的
include_domains=["techcrunch.com", "theverge.com"] # 限制到指定域名
)
print(response)
成本与用量： Tavily 采用积分制。基础搜索 (basic) 每次调用 1 积分，高级搜索 (advanced) 每次调用 2 积分。提取 (Extract) API 按成功提取的 URL 数量和深度计费，每 5 个基本提取 URL 消耗 1 积分，每 5 个高级提取 URL 消耗 2 积分。每月有 1,000 个免费积分供测试使用，非常适合个人开发者进行Tavily API功能测试和小型项目原型验证。
Tavily还提供了一个非常友好的API Playground，你可以在其官网上直接测试各种查询参数和功能，实时查看API请求和响应，这对于快速调试Tavily API集成问题非常有帮助。
2. 博查AI 搜索API：融合传统搜索与 AI 增强信息源
技术特点与功能亮点：
博查AI 提供了 Web Search API 和 AI Search API。Web Search API 更接近传统的搜索结果，而 AI Search API 则在此基础上加入了 AI 增强的能力，特别适合需要多样化信息来源的 AI 应用。
Web Search API: 提供全网网页、图片搜索，结果准确、摘要完整，返回格式兼容 Bing Search API. 支持按时间范围、域名过滤和分页. 单次调用最多返回 50 条网页结果.
AI Search API: 这是其为 AI 应用设计的核心接口。它不仅搜索网页和图片，还能根据搜索词自动识别并返回结构化的垂域信息，即“模态卡”（Modal Cards）。模态卡类型涵盖天气、百科、医疗、火车、股票、汽车等多种类型。
大模型总结与追问： AI Search API 可以选择使用大模型实时生成总结答案和推荐追问问题。
流式输出： AI Search API 支持流式返回，可以实时获取搜索过程中的不同类型结果（如网页、模态卡、总结答案）。
代码示例：
获取博查AI API Key：前往博查AI开放平台获取.
Web Search API 示例 (Python requests):
import requests
import json
url = "https://api.bochaai.com/v1/web-search"
api_key = "sk-********" # 替换为您的API KEY
payload = json.dumps({
"query": "阿里巴巴2024年的esg报告", # 搜索查询
"freshness": "noLimit", # 时间范围，可选 oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit
"summary": True, # 是否显示文本摘要
"count": 10 # 返回结果数量，1-50
})
headers = {
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.json())
响应结构示例 (简化):
{
"code": 200,
"data": {
"_type": "SearchResponse",
"queryContext": { "originalQuery": "阿里巴巴2024年的esg报告" },
"webPages": {
"totalEstimatedMatches": 8912791,
"value": [
{
"name": "阿里巴巴发布2024年ESG报告...", // 网页标题
"url": "https://www.alibabagroup.com/document-1752073403914780672", // URL
"displayUrl": "https://www.alibabagroup.com/document-1752073403914780672", // 显示URL
"snippet": "阿里巴巴集团发布《2024财年环境、社会和治理（ESG）报告》...", // 网页摘要
"summary": "阿里巴巴集团发布《2024财年环境、社会和治理（ESG）报告》...", // 文本摘要 (summary=True时)
"siteName": "www.alibabagroup.com", // 网站名称
"dateLastCrawled": "2024-07-22T00:00:00Z" // 发布时间
}
// ... 更多网页结果
]
},
"images": {
"value": [
{
"webSearchUrl": null,
"name": null,
"thumbnailUrl": "http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/45628755e2db09ccf7e6ea3bf22ad2b0.jpg",
"contentUrl": "http://dayu-img.uc.cn/columbus/img/oc/1002/45628755e2db09ccf7e6ea3bf22ad2b0.jpg", // 图片URL
"hostPageUrl": "https://mparticle.uc.cn/article_org.html?...", // 来源网页URL
"width": 553, // 宽度
"height": 311 // 高度
}
// ... 更多图片结果
]
}
// "videos": null // 当前WebSearch API暂不返回视频
}
}
AI Search API 流式输出示例 (Python SDK): AI Search API 支持流式输出，适用于需要实时获取搜索进展和模型生成内容的场景.
import requests, json
from typing import Iterator
# 提供的简易 Python SDK 源码
def parse_response_stream(resp: Iterator[bytes]) -> Iterator[str]:
"""将stream的sse event bytes数据解析成line格式"""
for line in resp:
if line:
if line.startswith(b"data:"):
_line = line[len(b"data:"):]
_line = _line.decode("utf-8")
else:
_line = line.decode("utf-8")
yield _line
def bocha_ai_search_stream(
query: str,
api_key: str,
api_url: str = "https://api.bochaai.com/v1/ai-search",
freshness: str = "noLimit",
answer: bool = True, # 开启大模型回答
stream: bool = True # 开启流式输出
):
data = {
"query": query,
"freshness": freshness,
"answer": answer,
"stream": stream
}
resp = requests.post(
api_url,
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json=data,
stream=stream # requests库开启stream模式
)
# 解析SSE格式的响应
return (json.loads(line) for line in parse_response_stream(resp.iter_lines()))
# 调用 AI Search API (流式输出)
BOCHA_API_KEY = "YOUR-API-KEY" # 替换为您的API KEY
BOCHA_API_URL = "https://api.bochaai.com/v1/ai-search"
print(f"Searching for: 天空为什么是蓝色的 (Streaming)")
resps = bocha_ai_search_stream(
api_url=BOCHA_API_URL,
api_key=BOCHA_API_KEY,
query="天空为什么是蓝色的",
answer=True, # 请求大模型生成总结
stream=True # 请求流式输出
)
for resp in resps:
print(resp) # 打印原始的SSE数据包
# 示例：处理不同类型的消息
if resp.get('event', "") == 'message':
message = resp.get('message', {})
msg_type = message.get('type', '')
content_type = message.get('content_type', '')
content = message.get('content', '')
if msg_type == 'source':
# 来源消息 (网页, 图片, 模态卡)
print(f"Source ({content_type}): {content[:100]}...") # 打印部分内容
if content_type == 'baike_pro': # 示例：百科模态卡
print(" -> Detected Baike Modal Card!")
elif content_type == 'medical_common': # 示例：医疗模态卡
print(" -> Detected Medical Modal Card!")
# ... 可以根据 content_type 处理不同模态卡或网页/图片数据
elif msg_type == 'answer':
# 大模型生成的总结答案 (分块返回)
print(f"Answer Chunk: {content}")
elif msg_type == 'follow_up':
# 推荐追问问题
print(f"Follow-up Query: {content}")
elif resp.get('event', "") == 'done':
print('\n--- Search Completed ---') # 搜索完成标志
elif resp.get('event', "") == 'error':
print(f"\n--- Error: {resp.get('error_information', {}).get('msg', 'Unknown Error')} ---") # 错误处理
AI Search API 响应结构中的 messages 字段包含多种 type 和 content_type：
type="source": 包含检索到的参考源信息，content_type可以是webpage(网页结果)、image(图片)、video(视频，当前Web Search API暂不返回)，或各种模态卡类型如baike_pro(百科)、medical_common(医疗)、weather_china(天气) 等.content字段是这些对象的 JSON 编码字符串.type="answer": 包含大模型生成的总结答案，content_type="text". 在流式模式下会分块返回.type="follow_up": 包含大模型推荐的追问问题，content_type="text".
成本与用量： 博查AI 采用按次调用计费。Web Search API 每次调用约 ¥0.036，AI Search API 每次调用约 ¥0.060。付费用户根据累计充值金额享受不同的速率限制 (QPS, QPM, QPD)。
3. 百度AI搜索 (千帆AppBuilder)：与百度大模型深度集成
技术特点与功能亮点：
百度AI搜索是百度智能云千帆AppBuilder平台提供的搜索能力，与百度的大模型服务深度集成。它提供基础搜索和 AI 搜索两种模式.
基础搜索： 提供全网实时信息（网页、图片、视频）检索。支持按站点 (
search_domain_filter或site在search_filter) 和网页发布时间 (search_recency_filter或page_time在search_filter) 进行过滤。单次基础搜索最多返回 20 条网页结果.AI搜索： 在基础搜索结果之上，利用大模型进行智能总结回答。
增强能力： 可以开启深度思考 (
enable_reasoning)（部分模型支持）和深搜索 (enable_deep_search)。深搜索会获取更多结果（最多100个/类型），可能产生多次 AI 搜索调用。多模态输入： 支持传入图片内容进行理解和搜索.
灵活的模型控制： 可以指定使用哪个大模型 (
model), 设置人设指令 (instruction), 调整模型参数 (temperature,top_p), 甚至自定义 prompt 模板 (prompt_template).追问与角标： 可以返回推荐的追问问题 (
enable_followup_queries) 和在总结中标记参考来源 (enable_corner_markers).
OpenAI SDK 兼容： V2 版本 API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，可以通过修改配置使用 OpenAI SDK 调用.
MCP 支持： 提供 MCP Server 组件，支持在 Cursor、Claude Desktop 等 MCP 客户端中使用.
代码示例：
获取百度AI搜索 API Key (千帆AppBuilder API Key)：在百度智能云千帆平台控制台创建.
AI Search API (基于 OpenAI SDK 兼容): 确保安装了最新版 OpenAI SDK (pip install openai).
# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`
from openai import OpenAI
import os
# 替换为您的千帆AppBuilder平台的ApiKey
# 注意：API Key格式通常是 "bce-v3/..." 或类似格式，请从控制台获取
# 为安全起见，建议通过环境变量加载
# api_key = os.environ.get("APPBUILDER_API_KEY")
api_key = "bce-v3/ALTAK***Altc/051c6***d238ce"
# 百度AI搜索V2版本接口的base_url
base_url = "https://qianfan.baidubce.com/v2/ai_search"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
# 调用 AI Search (chat/completions 接口)
# 注意：这里的model参数是必须的，用于开启AI搜索
# messages结构遵循OpenAI的Chat Completion格式
# search_source 固定为 "baidu_search_v2"
response = client.chat.completions.create(
model="ernie-3.5-8k", # 指定模型，例如文心一言或DeepSeek等支持的模型
messages=[
{"role": "user", "content": "今天有哪些体育新闻"} # 用户查询
],
stream=False, # 非流式输出
# search_source="baidu_search_v2", # 搜索引擎版本，AI搜索时可以不指定，默认V2
# resource_type_filter=[{"type": "web","top_k": 10}], # 限制返回的资源类型和数量
# search_recency_filter="day", # 过滤最近一天的新闻 (注意文档只列出了 week, month, semiyear, year)
# enable_deep_search=True, # 开启深搜索，获取更多结果（可能产生多次调用）
# enable_followup_queries=True # 开启追问问题
)
# 打印模型生成的总结回答
print(response.choices.message.content)
# 打印搜索引用的来源信息
# for reference in response.references:
# print(f"- {reference.title}: {reference.url}")
# if reference.content:
# print(f" Snippet: {reference.content}")
# 打印追问问题 (如果开启了 enable_followup_queries)
# if response.followup_queries:
# print("\nSuggested follow-up questions:")
# for query in response.followup_queries:
# print(f"- {query}")
AI Search API 响应结构示例 (简化):
{
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"message": {
"content": "北京的景点非常丰富，其中包括：\n1. 故宫博物院...\n2. 八达岭长城...", // 大模型生成的总结回答
"role": "assistant"
}
}
],
"is_safe": true,
"references": [ // 参考引用内容，包括网页、图片、视频
{
"content": "1. 故宫（紫禁城）地址：东城区景山前街4号...", // 网页摘要或内容
"date": "2025-4-24", // 发布日期
"icon": "...", // 站点图标
"id": 1, // 引用编号
"image": null,
"title": "北京必玩景点TOP10...", // 网页标题
"type": "web", // 资源类型
"url": "https://baijiahao.baidu.com/s?id=1830291819430711070&wfr=spider&for=pc", // URL
"video": null,
"web_anchor": "老六爱玩" // 网站锚文本或标题
},
{
"content": null,
"date": "2024-06-01 03:18",
"icon": "...",
"id": 2,
"image": { // 图片详情
"height": "674",
"url": "http://img0.baidu.com/it/u=1145656209,2145532403&fm=253...", // 图片链接
"width": "500"
},
"title": "北京景点攻略...",
"type": "image", // 资源类型
"url": "http://mbd.baidu.com/newspage/data/...",
"video": null,
"web_anchor": "全网资源"
}
// ... 更多引用
],
"request_id": "ad524989-be46-48fd-b2ec-344683b28305",
"usage": { // token 消耗
"completion_tokens": 295,
"prompt_tokens": 1919,
"total_tokens": 2214
}
// followup_queries 字段 (如果开启)
}
成本与用量： 百度AI搜索的计费与千帆AppBuilder平台整体计费相关。开启深搜索 (enable_deep_search=True) 会产生额外的 AI 搜索服务调用次数，从而增加费用. 图文多模理解功能也与模型相关.
4. 阿里云 IQS UnifiedSearch：统一信息查询接口
技术特点与功能亮点：
阿里云信息查询服务 (IQS) 提供的 UnifiedSearch API 是一个面向 Agent 的统一信息查询接口。它旨在整合阿里云内部多种搜索源（如标准版 GenericSearch 和增强版 GenericAdvancedSearch），为 AI 应用提供一站式的信息获取能力，降低对接多个 API 的复杂性。
统一接口： 通过一个 API 调用即可访问不同引擎类型和内容选项.
多种引擎类型： 支持标准版 (Generic)，默认返回 10 条结果，和增强版 (GenericAdvanced)，返回约 50 条结果，并提升相关性，这是一个收费选项。
丰富的内容选项： 除了基本的网页摘要 (
snippet)，可以按需获取网页的长正文 (mainText)（默认前500字，可开通长至3000字），Markdown 格式正文 (markdownText)（对表格等结构化数据支持较好），以及增强摘要 (summary)（从长正文提取与查询最相关信息，收费选项）。还可以获取 Rerank 后的相关性分数 (rerankScore)。垂类场景结果 (
sceneItems)： 能够识别特定类型的查询（如时间、天气等）并返回结构化的场景化信息，这些结果通常比网页召回更准确.动态计量计费： 支持按用量和增值包（增强版搜索、增强摘要）计费.
代码示例：
获取阿里云 IQS API Key (AK/SK 或 API-KEY)：在阿里云控制台创建 AK/SK 或 IQS 产品凭证 API-KEY.
安装 Python SDK：
pip3 install alibabacloud_iqs20241111==1.3.0 # 使用最新版本
UnifiedSearch API 调用示例 (Python SDK):
import os
from Tea.exceptions import TeaException
from alibabacloud_iqs20241111 import models
from alibabacloud_iqs20241111.client import Client
from alibabacloud_tea_openapi import models as open_api_models
# 替换为您的阿里云 AK/SK，建议通过环境变量加载
# access_key_id = os.environ.get('ACCESS_KEY')
# access_key_secret = os.environ.get('ACCESS_SECRET')
access_key_id = '$YOUR_ACCESS_KEY'
access_key_secret = '$YOUR_ACCESS_SECRET'
def create_client() -> Client:
config = open_api_models.Config(
access_key_id=access_key_id,
access_key_secret=access_key_secret
)
config.endpoint = f'iqs.cn-zhangjiakou.aliyuncs.com' # 替换为您的服务Region
return Client(config)
def main() -> None:
client = create_client()
# 构建请求体
request_body = models.UnifiedSearchInput(
query='杭州美食', # 搜索查询
time_range='NoLimit', # 时间范围，可选 OneDay, OneWeek, OneMonth, OneYear, NoLimit
engine_type='Generic', # 引擎类型，Generic (标准版 10条) 或 GenericAdvanced (增强版 ~50条)
contents=models.RequestContents(
summary=True, # 请求增强摘要 (收费选项)
main_text=True, # 请求网页长正文
markdown_text=False, # 是否返回Markdown格式正文
rerank_score=True, # 是否进行Rerank并返回分数
)
# category='finance', # 按行业过滤
)
request = models.UnifiedSearchRequest(body=request_body)
try:
# 发起同步请求
response = client.unified_search(request)
result = response.body # 获取响应体
print(f"API success, request_id:{result.request_id}, result size :{len(result.page_items)}, server_cost:{result.search_information.search_time}")
# 处理垂类场景结果 (如果存在)
if len(result.scene_items) > 0:
print(f"Scene Items: {result.scene_items}") # scene_items 是JSON结构字符串
# 处理网页搜索结果
for index, item in enumerate(result.page_items):
print(f"\n{index}. {'-' * 20}")
print(f"Title: {item.title}") # 标题
print(f"Link: {item.link}") # URL
print(f"Snippet: {item.snippet}") # 摘要
print(f"Published Time: {item.published_time}") # 发布时间
print(f"Rerank Score: {item.rerank_score}") # Rerank分数
if item.summary:
print(f"Summary: {item.summary}") # 增强摘要 (如果请求并返回)
if item.main_text:
print(f"Main Text Snippet: {item.main_text[:200]}...") # 长正文片段 (如果请求并返回)
if item.images:
print(f"Images: {item.images}") # 图片URL列表 (最多3张)
except TeaException as e:
# 错误处理
code = e.code
request_id = e.data.get("requestId")
message = e.data.get("message")
print(f"API exception, requestId:{request_id}, code:{code}, message:{message}")
except Exception as e:
print(f"An unexpected error occurred: {e}")
if __name__ == '__main__':
main()
UnifiedSearch API 响应结构示例 (简化):
{
"requestId": "83d8716b-633a-4e44-b874-06a1c02a6b52", // 请求ID
"pageItems": [ // 网页搜索结果列表
{
"title": "在上海车展上，零跑汽车成为最受关注的自主品牌之一...", // 标题
"link": "https://m.toutiao.com/a1830883479910407/", // URL
"snippet": "在上海车展上，零跑汽车成为最受关注的自主品牌之一...", // 网页动态摘要
"publishedTime": "2025-05-01T10:29:00+08:00", // 发布时间
"mainText": "在上海车展上，零跑汽车成为最受关注的自主品牌之一，展台人潮涌动...", // 网页长正文 (如请求)
"markdownText": null, // Markdown格式正文 (如请求)
"images": [], // 图片URL列表
"hostname": null, // 站点名称
"hostLogo": null, // 站点Logo
"summary": "在上海车展上，零跑汽车成为最受关注的自主品牌之一...", // 增强摘要 (如请求)
"rerankScore": 0.7637310498017793 // Rerank分数 (如请求)
}
// ... 更多结果
],
"sceneItems": [], // 垂类场景结果列表 (如存在)
"searchInformation": {
"searchTime": 1048 // 搜索耗时
},
"queryContext": { // 查询上下文信息
"engineType": "Generic", // 使用的引擎类型
"originalQuery": { "query": "上海车展最火爆的是哪个品牌", "timeRange": "NoLimit" },
"rewrite": { "enabled": true, "timeRange": null }
},
"costCredits": { // 计费信息
"search": { "genericTextSearch": 1 }, // 基础文本搜索次数
"valueAdded": { "summary": 1, "advanced": 0 } // 增值包使用次数 (summary, advanced)
}
}
成本与用量： UnifiedSearch 采用动态计量计费。基础搜索（标准版 Generic）有基础费用，而使用增强版 (engineType="GenericAdvanced") 和请求增强摘要 (contents.summary=true) 是额外的收费选项。测试用户有每日查询次数限制（1000次/天）和15天有效期.
功能对比分析表
详细对比维度
定价模式对比
技术特色对比
适用场景分析
推荐评级与选择建议
🏆 综合推荐排行
Tavily Search API - 🌟🌟🌟🌟🌟
最适合：AI Agent开发者、RAG应用
优势：专为AI优化、集成度高、使用简单
劣势：功能相对单一、价格偏高
百度AI搜索 - 🌟🌟🌟🌟🌟
最适合：中文应用、企业级项目
优势：大模型集成深、功能全面、生态完整
劣势：依赖百度生态、国际化支持有限
博查AI - 🌟🌟🌟🌟
最适合：需要结构化信息的应用
优势：模态卡独特、流式输出、功能丰富
劣势：价格较高、文档完善度待提升
阿里云IQS - 🌟🌟🌟⭐
最适合：阿里云生态、企业级应用
优势：企业级稳定性、统一接口、成本可控
劣势：AI集成度较低、创新功能较少
总结
这几款搜索 API 各有侧重，为 AI 应用提供了强大的信息获取能力：
Tavily Search API 强调为 AI Agent 优化，提供集成的搜索和信息提取能力，特别适合需要将网页内容作为 RAG 上下文的场景。
博查AI 搜索API 提供了 Web Search 和 AI Search 两种模式，其 AI Search API 独有的模态卡功能和可选的大模型总结，为处理特定领域的结构化信息提供了便利。
百度AI搜索 作为百度智能云千帆平台的一部分，与百度大模型紧密结合，提供了强大的智能总结和丰富的参数控制，并支持 OpenAI SDK 兼容和 MCP 集成。
阿里云 IQS UnifiedSearch 致力于提供一个统一的 Agent 信息查询入口，整合多种搜索源，提供灵活的内容选项（长正文、Markdown、增强摘要）和垂类场景结果。
开发者可以根据应用对信息来源的多样性、是否需要大模型直接总结、是否需要深度内容提取、以及对云平台生态的偏好来选择最适合的 API。将这些强大的“耳目”集成到 AI 应用中，无疑将极大地提升应用的智能性和实用性。
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