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L'API di Google Patents è morta — 6 alternative per la ricerca di stato della tecnica e libertà di operare

Sarah Choy·Pubblicato il 3 maggio 2026·11 min di lettura

Google Patents Public Datasets è stato dismesso senza un sostituto documentato, e l'USPTO ha migrato PEDS verso un nuovo Open Data Portal a metà 2026, rompendo le pipeline lungo il percorso. Ecco ciò che funziona davvero nel 2026 per i carichi di lavoro di stato della tecnica, FTO e ricerca sulla PI — sei alternative, fianco a fianco.

In breve

• •L'API di Google Patents Public Datasets è stata deprecata; non esiste un sostituto first-party di Google per la ricerca programmatica di brevetti.
• •L'USPTO ha sostituito il vecchio PEDS con l'Open Data Portal (ODP) — testo completo e metadati per i depositi statunitensi, REST + JSON, gratis.
• •EPO OPS è il più autorevole per le famiglie internazionali, ma restituisce XML ed è soggetto a limiti di frequenza.
• •PatentsView (finanziato dall'USPTO) è ottimo per metadati e disambiguazione, ma manca delle rivendicazioni in testo completo.
• •API Pick Patent Search incapsula il recupero semantico su USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA in un unico endpoint POST, JSON in / JSON out, 80 crediti per chiamata.

Cosa è cambiato e perché esiste questo articolo

Due cose si sono rotte nell'ecosistema delle API di ricerca brevetti tra il 2024 e il 2026, e si sono rotte nello stesso momento.

Primo, l'API di ricerca per parola chiave di Google Patents Public Datasets — l'opzione predefinita di fatto per gli sviluppatori indipendenti che facevano lavoro di stato della tecnica e intelligence competitiva — ha smesso di essere mantenuta. Il dataset patents-public-data di BigQuery è ancora lì per l'analitica massiva, ma i semplici endpoint https://patents.googleapis.com/... che alimentavano la maggior parte degli strumenti brevettuali da progetto del fine settimana sono spariti. Cerca "Google Patents API alternative 2026" e troverai cento domande su Stack Overflow e zero risposte.

Secondo, l'USPTO ha ritirato il vecchio Patent Examination Data System (PEDS) alla fine del 2024 e sta migrando gli endpoint massivi rimanenti verso il nuovo Open Data Portal (ODP) entro il 29 maggio 2026. Le pipeline che facevano scraping delle risposte XML di PEDS hanno cominciato a rompersi all'inizio del 2025; i team che non hanno migrato entro il Q1 2026 sono ora silenziosamente rotti.

Entrambi gli eventi sono accaduti più o meno nello stesso periodo in cui le startup di IA-per-la-PI (Solve Intelligence, Patlytics, NLPatent, IPRally, &AI) hanno raccolto soldi veri — la sola Solve Intelligence ha chiuso un round Series B da $40M per la ricerca e la stesura di brevetti con l'IA. La domanda non è mai stata così alta; il lato dell'offerta è appena diventato più caotico.

Ecco le sei API che funzionano davvero nel 2026, in cosa è brava ciascuna e dove ciascuna lascia a desiderare.

Le sei opzioni

1. USPTO Open Data Portal (ODP)

Il sostituto ufficiale statunitense di PEDS. REST + JSON, gratis, copre domande di brevetto, brevetti concessi e dati di cessione dello United States Patent and Trademark Office. Testo completo disponibile. Documentazione su developer.uspto.gov.

Punti di forza: autorevole, gratis, copre il testo completo. Punti deboli: solo USA (avrai comunque bisogno di EPO OPS o di altri per l'internazionale), i cambiamenti di schema durante la finestra di migrazione hanno rotto alcune pipeline, nessuna ricerca semantica — solo parola chiave/booleana.

2. EPO OPS (Open Patent Services)

L'API per sviluppatori dell'European Patent Office. Copre EP, WO e molti depositi nazionali tramite il database INPADOC. Autorevole per le ricerche di famiglie internazionali e i dati PCT.

Punti di forza: la migliore copertura internazionale, include lo stato legale e le informazioni di famiglia. Punti deboli: restituisce XML (parsing oneroso), livello gratuito limitato a 500MB/settimana, endpoint fulltext separato, flusso OAuth per i livelli superiori. Curva di apprendimento ripida per chi integra per la prima volta.

3. PatentsView

Strumento di ricerca finanziato dall'USPTO. Forte sui metadati: disambiguazione dei titolari, profili degli inventori, reti di citazioni, finanziamenti di interesse governativo. Gratis.

Punti di forza: entità pulite e disambiguate, REST + JSON facile. Punti deboli: nessun corpo di rivendicazioni in testo completo, focalizzata sugli USA, ritardo rispetto ai depositi in tempo reale, non ottimizzata per la ricerca di somiglianza semantica.

4. Lens.org

Aggregatore che copre oltre 95M di brevetti da oltre 100 giurisdizioni più i lavori accademici. Usato da analisti di PI e ricercatori accademici. Livello accademico gratuito; livello commerciale a fatturazione.

Punti di forza: la copertura giurisdizionale più ampia, collega i brevetti alla letteratura accademica, buona UI per il follow-up umano. Punti deboli: prezzo commerciale opaco, la ricerca semantica è potenziata dalle parole chiave più che nativa di embedding.

5. PQAI (Project PQAI)

Progetto di ricerca brevetti open source gestito dal team di PI di AT&T. Gratis, somiglianza semantica su USPTO + EPO. Popolare tra la comunità indipendente / r/LocalLLaMA — vedi l'articolo su DEV.to "I posted my patent search AI to Reddit and got 65 upvotes" che ha portato alla luce questo angolo dell'ecosistema.

Punti di forza: gratis, semantica al primo posto, nessuna chiave API necessaria per volumi moderati. Punti deboli: uptime best-effort, nessun SLA, copertura giurisdizionale ridotta, nessun supporto commerciale.

6. API Pick Patent Search

Ricerca semantica su USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA in un'unica chiamata REST. JSON in / JSON out, 80 crediti per chiamata (~$0,08 a $5 / 5.000 crediti), addebito solo in caso di successo. Restituisce titolo, abstract, snippet, URL, giurisdizione e titolare per ogni risultato.

Punti di forza: un endpoint che copre tutti i principali uffici, risultati semantici classificati già formattati per il consumo da parte di un LLM, prezzo per chiamata prevedibile. Punti deboli: meno configurabile di EPO OPS diretto per i casi limite di stato legale; se ti serve l'analitica massiva di dataset, BigQuery è ancora meglio delle API per chiamata.

Fianco a fianco

Codice funzionante: la stessa query di stato della tecnica, in sei modi

La query di esempio: "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors." Una domanda reale a forma di FTO.

USPTO ODP

import requests

# Open Data Portal — keyword/Boolean
r = requests.get(
    "https://api.uspto.gov/api/v1/patent/applications/search",
    params={
        "query": "wireless charging coil ferrite under-display",
        "fields": "applicationNumber,inventionTitle,filingDate,abstractText",
        "limit": 25,
    },
)
print(r.json()["results"][:3])

EPO OPS

import requests
from base64 import b64encode

# OAuth: token from Consumer Key + Secret
auth = b64encode(b"YOUR_KEY:YOUR_SECRET").decode()
token = requests.post(
    "https://ops.epo.org/3.2/auth/accesstoken",
    headers={"Authorization": f"Basic {auth}"},
    data={"grant_type": "client_credentials"},
).json()["access_token"]

# Then search
r = requests.get(
    "https://ops.epo.org/3.2/rest-services/published-data/search",
    params={"q": 'ti="wireless charging coil ferrite"'},
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}", "Accept": "application/xml"},
)
# Returns XML — you'll need lxml or xmltodict
print(r.text[:500])

PatentsView

import requests

r = requests.post(
    "https://search.patentsview.org/api/v1/patent/",
    headers={"X-Api-Key": "YOUR_KEY"},
    json={
        "q": {"_text_phrase": {"patent_title": "wireless charging coil"}},
        "f": ["patent_id", "patent_title", "patent_date", "assignees"],
        "o": {"size": 25},
    },
)
print(r.json()["patents"][:3])

Lens.org

import requests

# Lens uses Lucene-style queries; commercial endpoints require paid token
r = requests.post(
    "https://api.lens.org/patent/search",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"},
    json={
        "query": {
            "match": {
                "full_text": "wireless charging coil ferrite under-display sensor"
            }
        },
        "size": 25,
    },
)
print(r.json()["data"][:3])

PQAI

import requests

r = requests.get(
    "https://api.projectpq.ai/patents/",
    params={
        "q": "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors",
        "n": 10,
    },
)
print(r.json()["results"][:3])

API Pick Patent Search

import requests

r = requests.post(
    "https://www.apipick.com/api/search/patents",
    headers={"x-api-key": "pk_yourkey"},
    json={
        "query": "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors",
    },
)
print(r.json()["results"][:3])
# Each result: { title, abstract, snippet, url, jurisdiction, assignee }
# Ranked by semantic similarity. 80 credits, only on HTTP 200.

Come scegliere, per caso d'uso

Dove sta andando tutto questo

L'IA-per-la-PI è una delle verticali software che si muovono più velocemente in questo momento. Entro 18 mesi l'assunto "ricerca brevetti = inserire una query booleana in una UI" sembrerà antiquato quanto "ricerca di codice = inserire una regex in grep". I team che spediscono prodotti funzionanti oggi sono quelli che hanno pagato la tassa di migrazione nel 2025 — hanno predisposto un accesso programmatico resiliente, stratificato il recupero semantico e costruito una pipeline di pulizia per l'inevitabile rotazione di schema dalle fonti pubbliche.

Per la maggior parte degli agenti IA in produzione non serve scegliere una sola API — serve un valore predefinito ragionevole con un prezzo prevedibile e l'opzione di scendere a una fonte di livello più basso per i casi limite. È per questo che abbiamo costruito API Pick Patent Search come un unico endpoint semantico sui principali uffici: copre il 95% dei carichi di lavoro degli agenti e il restante 5% può chiamare EPO OPS o USPTO ODP direttamente. Il complementare URL Extract raccoglie il testimone dove qualsiasi di questi si ferma — recuperando il testo completo di un deposito specifico per un'analisi approfondita delle rivendicazioni.

Scritto da

Sarah Choy

CEO, API Pick

Sarah Choy è la CEO di API Pick. Scrive sulla creazione di API pronte per la produzione per agenti IA e flussi di lavoro con LLM.