Parallel Search

Parallel Search: puntuación en el Search Index, rendimiento y precio

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

Compara Search APIs

Search Index

Artificial Analysis Search Index para Parallel Search (advanced)

Tiempo

39.4s

Tiempo medio de modelo y de búsqueda por tarea para Parallel Search (advanced)

Costo

$0.059

Costo medio del modelo y de la Search API por tarea (USD) para Parallel Search (advanced)

En comparación con otras Search APIs, Parallel Search está por encima del promedio en el Search Index y tiene un precio razonable. También es notablemente lento. Su mejor variante es Parallel Search (advanced), de 4 variantes probadas.

Parallel Search (advanced) obtiene 75 puntos en el Artificial Analysis Search Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre los proveedores de Search API (mediana: 74).

Con 39.4s por tarea, Parallel Search (advanced) es notablemente lento (mediana: 31.7s).

En promedio, ejecutar Parallel Search (advanced) en el Search Index cuesta $0.059 por tarea, incluido el modelo candidato (moderado; mediana: $0.061).

Mejor variante	Parallel Search (advanced)
Modelo candidato	GPT-5.6 Luna (medium)
Variantes probadas	4

Resultados

Calidad de respuesta con búsqueda en benchmarks públicos.

Artificial Analysis Search Index

Media con igual ponderación del F1 de DeepSearchQA, la precisión en BrowseComp y la precisión en AA-Omniscience · Higher is better

Solo modelo (33)

Herramienta de búsqueda y entorno integrados del propio proveedor

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.

Costo

Costo del modelo candidato y de la Search API por tarea del benchmark y por consulta de búsqueda.

Costo por tarea

Costo medio del modelo candidato y de la Search API por tarea (USD) · Lower is better

Solo modelo ($0.0029)

Herramienta de búsqueda y entorno integrados del propio proveedor

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 frente al costo por tarea

Artificial Analysis Search Index frente al costo total de modelo y búsqueda por tarea del benchmark (USD)

Most attractive quadrant

Pareto line

Latencia

Tiempo de modelo y tiempo de búsqueda por tarea del benchmark y por consulta de búsqueda.

Tiempo por tarea

Tiempo medio de modelo derivado y tiempo de búsqueda medido por tarea · El tiempo de modelo son los tokens de salida divididos por la velocidad de salida de extremo a extremo, en el endpoint propio del modelo candidato o la mediana de los proveedores · Lower is better

Solo modelo (25.7s)

Herramienta de búsqueda y entorno integrados del propio proveedor

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 frente al tiempo por tarea

Artificial Analysis Search Index frente al tiempo medio de modelo y búsqueda por tarea del benchmark (segundos) · El tiempo de modelo son los tokens de salida divididos por la velocidad de salida de extremo a extremo, en el endpoint propio del modelo candidato o la mediana de los proveedores

Most attractive quadrant

Pareto line

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

Tokens

Tokens de entrada y salida del modelo candidato por tarea del benchmark, y calidad frente al uso total de tokens.

Tokens totales por tarea

Tokens medios de entrada, razonamiento y respuesta del modelo candidato por tarea del benchmark · Lower is better

Solo modelo (3k)

Herramienta de búsqueda y entorno integrados del propio proveedor

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

Artificial Analysis Search Index frente a los tokens totales por tarea

Artificial Analysis Search Index frente al total de tokens del modelo candidato por tarea del benchmark

Most attractive quadrant

Pareto line

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

Búsquedas

Consultas de búsqueda que el modelo candidato realiza por tarea del benchmark.

Consultas de búsqueda por tarea

Número medio de consultas de búsqueda que el modelo candidato realiza por tarea del benchmark

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.

Detalles del benchmark

Search Index, puntuaciones de benchmarks, costo y tiempo por tarea de Parallel Search, con la línea base de solo modelo

Proveedor									Sitio web
Parallel Search (advanced)	75	42	81	77	67	$47.93	$10.67	39.4s	parallel.ai
Parallel Search (basic)	73	40	79	73	68	$45.14	$20.76	22.3s	parallel.ai
Parallel Search (fast)	73	40	80	72	68	$8.41	$18.85	19.8s	parallel.ai
Parallel Search (turbo)	67	34	70	75	56	$13.64	$11.78	24.1s	parallel.ai
Solo modelo	33	línea base	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.

Parallel Search: puntuación en el Search Index, rendimiento y precio

Resumen del proveedor

Search Index

Tiempo

Costo

Resumen comparativo

Especificaciones técnicas

Resultados

Artificial Analysis Search Index

Artificial Analysis Search Index

Model-Only Baseline and First-Party Search

Costo

Costo por tarea

Cost per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index frente al costo por tarea

Cost per Task

Latencia

Tiempo por tarea

Time per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index frente al tiempo por tarea

Time per Task

Tokens

Tokens totales por tarea

Total Tokens per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index frente a los tokens totales por tarea

Total Tokens per Task

Búsquedas

Consultas de búsqueda por tarea

Search Queries per Task

Detalles del benchmark

Cost per 1,000 Tasks

Time per Task