Las Search APIs permiten que los agentes de IA recuperen información de la web y fundamenten sus respuestas en fuentes actualizadas. Se utilizan en una amplia gama de aplicaciones agénticas, como la investigación profunda, la programación y el trabajo de conocimiento general, para mejorar la veracidad y la calidad de los resultados. Las Search APIs se diferencian en varios aspectos importantes: el índice web sobre el que buscan, la forma en que se presentan los resultados al modelo y los compromisos que asumen entre costo, velocidad y calidad de recuperación. Evaluamos 20 productos de Search API de 10 proveedores para ayudar a los desarrolladores a tomar decisiones mejor informadas al elegir una herramienta de búsqueda para su próximo agente de IA.
Para conocer las definiciones de los benchmarks, la puntuación y el tratamiento de los datos, consulta la página de metodología.
Datos más recientes: Sep 8, 2026.
Aspectos destacados
Calidad de respuesta con búsqueda en benchmarks públicos.
Costo del modelo candidato y de la Search API por tarea del benchmark y por consulta de búsqueda.
Tiempo de modelo y tiempo de búsqueda por tarea del benchmark y por consulta de búsqueda.
Tokens de entrada y salida del modelo candidato por tarea del benchmark, y calidad frente al uso total de tokens.
Consultas de búsqueda que el modelo candidato realiza por tarea del benchmark.
Filas ordenables del benchmark público de Search APIs y desglose por benchmark.
Proveedor | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
 Perplexity Search (medium) | 80 | 47 | 81 | 87 | 72 | $62.30 | $29.09 | 29.2s |
| Perplexity Search (high) | 79 | 46 | 81 | 86 | 71 | $56.93 | $34.44 | 30.1s |
 Octen Search (highlights) | 77 | 44 | 80 | 86 | 66 | $9.07 | $49.15 | 17.5s |
| Perplexity Search (low) | 77 | 44 | 76 | 85 | 70 | $77.20 | $27.58 | 37.8s |
 Parallel Search (advanced) | 75 | 42 | 81 | 77 | 67 | $47.93 | $35.58 | 43.3s |
 Brave Search (LLM context) | 75 | 42 | 78 | 77 | 69 | $61.96 | $67.57 | 24.8s |
 You.com Search (highlights) | 74 | 41 | 77 | 77 | 69 | $47.54 | $69.94 | 21.0s |
 Exa Search (auto) | 74 | 41 | 78 | 74 | 70 | $65.57 | $61.58 | 33.7s |
 Firecrawl Search | 73 | 40 | 74 | 74 | 73 | $30.48 | $44.94 | 63.7s |
| Parallel Search (basic) | 73 | 40 | 79 | 73 | 68 | $45.14 | $69.69 | 28.3s |
| Parallel Search (fast) | 73 | 40 | 80 | 72 | 68 | $8.41 | $59.67 | 19.6s |
 TinyFish Search (web) | 71 | 38 | 67 | 75 | 71 | $0 | $34.55 | 61.0s |
Solo modelo | 33 | línea base | 45 | 17 | 38 | — | $2.92 | 23.5s |
Tareas de ejemplo representativas de cada benchmark que compone el Artificial Analysis Search Index.
Broad research questions that need many searches. Answers are lists of items. An LLM grader scores each answer with an F1 score over the answer items. The full eval split has 900 tasks.
Representative example
I've completed the Desert Treasure quest on Old School Runescape, can you list all the names of the spells I can use to teleport into the wilderness that require more than four runes?
Answer: Dareeyak Teleport, Ghorrock Teleport
Hard-to-find facts that need multi-hop browsing. We use a hard 200-sample subset from the full evaluation pool. The grader checks for an exact answer.
Representative example
I'm looking for the name and location of a structure which fulfills the following criteria: 1. Located in Eastern Australia. 2. Can be visited on foot. 3. Was re-built in 2016. 4. Is longer than 50m. 5. Can be seen from another similar structure. 6. Hosts a yearly dinner. 7. Was originally built for another use case, but has not served that use case for a number of years.
Answer: Shorncliffe Pier, Brisbane, Australia
A private subset of 600 factual questions, balanced across 6 domains. The grader scores accuracy. The score shows how much search adds to the model's internal knowledge.
Representative example
In Karen Russell's short story "St. Lucy's Home for Girls Raised by Wolves," from which locality was the three-piece jazz band hired for the Debutante Ball?
Answer: West Toowoomba
The examples are representative problem types, not samples from the benchmarks.
Perplexity Search (medium) lidera el Artificial Analysis Search Index con 80 entre los 10 proveedores de Search API evaluados por Artificial Analysis.
Por tarea, Octen Search (highlights) es la más rápida, con un tiempo medio por tarea de 17.5s (tiempo de modelo más tiempo de búsqueda). Por consulta de búsqueda individual, Octen Search (highlights) es la más rápida, con un tiempo medio por consulta de búsqueda de 0.21s.
TinyFish Search (web) tiene el menor costo de búsqueda medido, con $0 por cada 1000 tareas del benchmark.
La búsqueda aporta la mayor mejora de calidad medida en Perplexity Search (medium), elevando el Artificial Analysis Search Index en 47 frente al mismo modelo sin búsqueda (su línea base de solo modelo).
La calidad de respuesta de las Search APIs se agrega a partir de benchmarks públicos, entre ellos AA-Omniscience, BrowseComp y DeepSearchQA. Cada uno mide la capacidad de un modelo para encontrar, extraer o verificar información mediante búsqueda.
El mejor proveedor depende de tus prioridades. Usa los gráficos de calidad para comparar la precisión de las respuestas, los gráficos de costo para equilibrar calidad frente al costo de búsqueda y de modelo, y los gráficos de latencia para casos de uso en tiempo real. Los diagramas de dispersión de compromisos destacan a los proveedores situados en las fronteras de calidad-costo y calidad-latencia. Ver la metodología completa