Search API는 AI 에이전트가 웹에서 정보를 가져와 최신 출처에 근거한 답변을 만들 수 있게 해줍니다. 딥 리서치, 코딩, 일반 지식 업무에 이르기까지 다양한 에이전트 애플리케이션에서 사실성과 전반적인 결과 품질을 높이는 데 사용됩니다. Search API는 검색 대상이 되는 웹 인덱스, 검색 결과를 모델에 제시하는 방식, 그리고 비용·속도·검색 품질 사이의 절충 등 여러 중요한 지점에서 차이가 있습니다. Artificial Analysis는 13개 제공업체의 Search API 제품 26개를 벤치마크하여, 개발자가 다음 AI 에이전트에 사용할 검색 도구를 고를 때 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 돕습니다.
벤치마크 정의, 채점 방식, 데이터 처리에 대한 자세한 내용은 방법론 페이지를 참고하세요.
최신 데이터: Sep 28, 2026.
공개 벤치마크 전반에서 검색을 사용했을 때의 답변 품질입니다.
벤치마크 작업당 및 검색 쿼리당 후보 모델 비용과 Search API 비용입니다.
벤치마크 작업당 및 검색 쿼리당 모델 시간과 검색 시간입니다.
벤치마크 작업당 후보 모델의 입력 및 출력 토큰 수와 전체 토큰 사용량 대비 품질입니다.
벤치마크 작업당 후보 모델이 실행하는 검색 쿼리 수입니다.
정렬 가능한 Search API 공개 벤치마크 행과 벤치마크별 세부 내역입니다.
제공업체 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
 Perplexity Search (medium) | 80 | 47 | 81 | 87 | 72 | $62.30 | $8.04 | 26.8s |
| Perplexity Search (high) | 79 | 46 | 81 | 86 | 71 | $56.93 | $9.72 | 27.4s |
 Octen Search (highlights) | 77 | 44 | 80 | 86 | 66 | $9.07 | $14.92 | 15.1s |
 Parallel Search (advanced) | 75 | 42 | 81 | 77 | 67 | $47.93 | $11.29 | 40.5s |
 Brave Search (LLM context) | 75 | 42 | 78 | 77 | 69 | $61.96 | $17.46 | 21.8s |
 OpenAI Web Search (medium) | 74 | 41 | 78 | 74 | 72 | $40.19 | $9.40 | 29.9s |
 You.com Search (highlights) | 74 | 41 | 77 | 77 | 69 | $47.54 | $19.58 | 18.8s |
 Nimble Search (standard) | 74 | 41 | 76 | 75 | 71 | $46.14 | $19.57 | 40.3s |
 Exa Search (auto) | 74 | 41 | 78 | 74 | 70 | $65.57 | $17.73 | 30.9s |
 Firecrawl Search | 73 | 40 | 74 | 74 | 73 | $30.48 | $12.09 | 60.5s |
| Parallel Search (basic) | 73 | 40 | 79 | 73 | 68 | $45.14 | $21.65 | 25.4s |
 TinyFish Search (web) | 71 | 38 | 67 | 75 | 71 | $0 | $9.30 | 57.0s |
모델 단독 | 33 | 기준선 | 45 | 17 | 38 | — | $2.92 | 19.9s |
Artificial Analysis Search Index를 구성하는 각 벤치마크의 대표적인 예시 작업입니다.
여러 번의 검색이 필요한 폭넓은 연구 질문입니다. 답변은 항목 목록입니다. LLM 채점기는 답변 항목 간 F1 점수로 각 답안을 채점합니다. 전체 평가 분할에는 900개의 작업이 있습니다.
대표 예시
Old School Runescape에서 Desert Treasure 퀘스트를 완료했습니다. Wilderness로 순간이동할 수 있는 주문 중 룬이 4개보다 많이 필요한 주문의 이름을 모두 알려 주실 수 있나요?
답변: Dareeyak Teleport, Ghorrock Teleport
다단계 탐색이 필요한 찾기 어려운 사실입니다. 전체 평가 풀에서 난도 높은 200개 샘플 부분집합을 사용합니다. 채점기는 정확한 답인지 확인합니다.
대표 예시
다음 조건을 충족하는 구조물의 이름과 위치를 찾고 있습니다: 1. 호주 동부에 있다. 2. 걸어서 방문할 수 있다. 3. 2016년에 재건되었다. 4. 길이가 50m를 넘는다. 5. 비슷한 다른 구조물에서 볼 수 있다. 6. 매년 만찬이 열린다. 7. 원래 다른 용도로 지어졌지만, 몇 년 동안 그 용도로 사용되지 않았다.
답변: Shorncliffe Pier, Brisbane, Australia
6개 도메인에 균형을 맞춘 600개 사실 질문의 비공개 부분집합입니다. 채점기는 정확도를 채점합니다. 이 점수는 검색이 모델의 내부 지식에 얼마나 기여하는지 보여줍니다.
대표 예시
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?
답변: West Toowoomba
예시는 대표적인 문제 유형이며 벤치마크의 표본이 아닙니다.
Artificial Analysis가 벤치마크한 Search API 제공업체 13곳 가운데 Perplexity Search (medium)가 80로 Artificial Analysis Search Index 1위입니다.
작업 기준으로는 Octen Search (highlights)가 가장 빠르며, 작업당 평균 시간은 15.1s입니다(모델 시간과 검색 시간의 합). 개별 검색 쿼리 기준으로는 Octen Search (highlights)가 가장 빠르며, 검색 쿼리당 평균 시간은 0.21s입니다.
TinyFish Search (web)의 실측 검색 비용이 가장 낮으며, 벤치마크 작업 1,000건당 $0입니다.
검색으로 측정된 품질 향상이 가장 큰 곳은 Perplexity Search (medium)로, 검색을 쓰지 않은 동일 모델(모델 단독 기준선) 대비 Artificial Analysis Search Index가 47 상승합니다.
Search API의 답변 품질은 AA-Omniscience, BrowseComp 및 DeepSearchQA 등 공개 벤치마크를 집계해 산출합니다. 각 벤치마크는 검색을 활용해 정보를 찾고, 추출하고, 검증하는 모델의 능력을 측정합니다.
가장 적합한 제공업체는 우선순위에 따라 달라집니다. 답변 정확도를 비교하려면 품질 차트를, 품질과 검색·모델 비용의 균형을 맞추려면 비용 차트를, 실시간 사용 사례에는 지연 시간 차트를 활용하세요. 절충 관계를 보여주는 산점도에서는 품질-비용 및 품질-지연 시간 프런티어에 있는 제공업체를 확인할 수 있습니다. 전체 방법론 보기