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-python
Python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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