Exa Search

Exa Search: Ergebnis im Search Index, Leistung und Preis

Name: Artificial Analysis Search Index
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Search APIs vergleichen

Search Index

Artificial Analysis Search Index für Exa Search (auto, dynamic highlights)

Zeit

36.3s

Durchschnittliche Modell- und Suchzeit pro Aufgabe für Exa Search (auto, dynamic highlights)

Kosten

$0.064

Durchschnittliche Modell- und Search-API-Kosten pro Aufgabe (USD) für Exa Search (auto, dynamic highlights)

Im Vergleich zu anderen Search APIs liegt Exa Search im Search Index in der Spitzengruppe, ist aber etwas teuer. Die API ist außerdem langsamer als der Durchschnitt. Die beste Variante ist Exa Search (auto, dynamic highlights), von 2 getesteten Varianten.

Exa Search (auto, dynamic highlights) erzielt im Artificial Analysis Search Index einen Wert von 80 und liegt damit deutlich über dem Durchschnitt der Search-API-Anbieter (Median: 74).

Mit 36.3s pro Aufgabe ist Exa Search (auto, dynamic highlights) langsamer als der Durchschnitt (Median: 31.7s).

Im Durchschnitt kostet eine Aufgabe mit Exa Search (auto, dynamic highlights) im Search Index $0.064, einschließlich des Kandidatenmodells (etwas teuer; Median: $0.061).

Beste Variante	Exa Search (auto, dynamic highlights)
Kandidatenmodell	GPT-5.6 Luna (medium)
Getestete Varianten	2

Ergebnisse

Antwortqualität mit Suche über öffentliche Benchmarks hinweg.

Artificial Analysis Search Index

Gleichgewichteter Mittelwert aus DeepSearchQA F1, BrowseComp-Genauigkeit und Genauigkeit von AA-Omniscience · Higher is better

Nur Modell (33)

Integriertes Erstanbieter-Suchtool und -Harness

The equal-weighted mean of each Search API provider's score on DeepSearchQA (average F1), BrowseComp (exact-answer accuracy), and AA-Omniscience (accuracy), shown on a 0-100 scale. Every result runs the same candidate answer model, harness, and settings. The only variable is the Search API provider.

The dashed line represents the candidate answer model, GPT-5.6 Luna (medium), run with no search tools and is considered the baseline. Dotted bars show the same model with an integrated first-party search tool and harness (OpenAI Web Search). See the Search API methodology for the full harness settings.

Kosten

Kosten des Kandidatenmodells und der Search API pro Benchmark-Aufgabe und pro Suchanfrage.

Kosten pro Aufgabe

Durchschnittliche Kosten des Kandidatenmodells und der Search API pro Aufgabe (USD) · Lower is better

Nur Modell ($0.0029)

Integriertes Erstanbieter-Suchtool und -Harness

Total cost of one benchmark task, split into the candidate answer model's tokens (input, cached, reasoning, and output) and the Search API provider's list price for the searches the model chose to run. The model-only baseline runs no searches, so its cost is token cost alone. Model cost can differ per provider due to differences in returned payloads for a given query, increased numbers of searches performed (due to not getting the right results) as well as increased reasoning token usage when search results are of lower quality.

Artificial Analysis Search Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Search Index vs. Gesamtkosten für Modell und Suche pro Benchmark-Aufgabe (USD)

Most attractive quadrant

Pareto line

Latenz

Modellzeit und Suchzeit pro Benchmark-Aufgabe und pro Suchanfrage.

Zeit pro Aufgabe

Durchschnittliche abgeleitete Modellzeit und gemessene Suchzeit pro Aufgabe · Die Modellzeit ist die Zahl der Ausgabetokens geteilt durch die Ende-zu-Ende-Ausgabegeschwindigkeit, am eigenen Endpunkt des Kandidatenmodells oder als Median aller Anbieter · Lower is better

Nur Modell (25.7s)

Integriertes Erstanbieter-Suchtool und -Harness

The sum of model time and search time for one benchmark task. Model time is derived: answer and reasoning tokens per task divided by the model's end-to-end output speed, at its own endpoint or the median across providers. Search time is the measured time spent in web_search calls. A provider can be fast per call and still add more total time if the model searches against it more often.

For OpenAI Web Search, search time is an upper limit. It includes OpenAI processing time.

Artificial Analysis Search Index vs. Zeit pro Aufgabe

Artificial Analysis Search Index vs. durchschnittliche Modell- und Suchzeit pro Benchmark-Aufgabe (Sekunden) · Die Modellzeit ist die Zahl der Ausgabetokens geteilt durch die Ende-zu-Ende-Ausgabegeschwindigkeit, am eigenen Endpunkt des Kandidatenmodells oder als Median aller Anbieter

Most attractive quadrant

Pareto line

For OpenAI Web Search, search time is an upper limit. It includes OpenAI processing time.

Token

Input- und Output-Token des Kandidatenmodells pro Benchmark-Aufgabe sowie Qualität im Verhältnis zur gesamten Token-Nutzung.

Gesamt-Token pro Aufgabe

Durchschnittliche Input-, Reasoning- und Antwort-Token des Kandidatenmodells pro Benchmark-Aufgabe · Lower is better

Nur Modell (3k)

Integriertes Erstanbieter-Suchtool und -Harness

Average total input, reasoning and answer tokens per task. Grader tokens are excluded.

Artificial Analysis Search Index vs. Gesamt-Token pro Aufgabe

Artificial Analysis Search Index vs. Gesamt-Token des Kandidatenmodells pro Benchmark-Aufgabe

Most attractive quadrant

Pareto line

Average total input, reasoning and answer tokens per task. Grader tokens are excluded.

Suchanfragen

Suchanfragen des Kandidatenmodells pro Benchmark-Aufgabe.

Suchanfragen pro Aufgabe

Durchschnittliche Zahl der Suchanfragen des Kandidatenmodells pro Benchmark-Aufgabe

The average number of web_search calls the candidate answer model makes for one benchmark task, averaged across the three benchmarks. The model decides when to search, so the count reflects how it works with each provider's results. A higher count is not necessarily worse, a provider may return results intentionally designed to encourage more, frequent searches. The model-only baseline runs no searches.

Benchmark-Details

Search Index, Benchmark-Ergebnisse, Kosten und Zeit pro Aufgabe für Exa Search, mit der Nur-Modell-Baseline

Anbieter									Website
Exa Search (auto, dynamic highlights)	80	47	86	83	73	$53.17	$10.60	36.3s	exa.ai
Exa Search (lite, dynamic highlights)	79	46	85	81	72	$31.20	$10.95	19.1s	exa.ai
Nur Modell	33	Baseline	45	17	38	—	$2.92	25.7s

Search $/1k and Model $/1k are the average cost of 1,000 benchmark tasks broken down into search and model token costs. The model-only baseline runs no searches.

For OpenAI Web Search, search time is an upper limit. It includes OpenAI processing time.

Exa Search: Ergebnis im Search Index, Leistung und Preis

Anbieterübersicht

Search Index

Zeit

Kosten

Zusammenfassung des Vergleichs

Technische Spezifikationen

Ergebnisse

Artificial Analysis Search Index

Artificial Analysis Search Index

Model-Only Baseline and First-Party Search

Kosten

Kosten pro Aufgabe

Cost per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Task

Latenz

Zeit pro Aufgabe

Time per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index vs. Zeit pro Aufgabe

Time per Task

Token

Gesamt-Token pro Aufgabe

Total Tokens per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index vs. Gesamt-Token pro Aufgabe

Total Tokens per Task

Suchanfragen

Suchanfragen pro Aufgabe

Search Queries per Task

Benchmark-Details

Cost per 1,000 Tasks

Time per Task