Google 検索グラウンディング vs 検索API：40問で実測
検索なしでは、Gemini の2モデルとも新しい40問に1問も答えられませんでした。API Pick の検索を1回ずつ加えると両モデルとも35問正解、Google 検索によるグラウンディングはモデルとプロンプト次第で30〜40問正解。全結果、2026-11-14 に確認した価格、全設問を掲載します。
要点
- •検索なしでは、Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite は2026年10〜11月のニュースに関する40問に1問も答えられませんでした。1問ごとに API Pick のウェブ検索を1回加えると、両モデルとも35問正解し、誤答はゼロでした。
- •Google 検索によるグラウンディング（Grounding with Google Search）が最も正確で最速でした。Flash-Lite は2.5秒で39問正解、3.8 Flash は「検索を省いてよい」余地をプロンプトから外すと40問すべて正解しました。
- •グラウンディングは質問単位ではなく検索クエリ単位の課金です。モデルは1問あたり1.9〜2.85回検索したため、月5,000クエリの無料枠を超えると1,000問あたりの検索料金は$24〜$40。API Pick は1回の呼び出しで定額、1,000問あたり$15です。
- •Gemini だけを使い、月の質問数が約1,750問未満ならグラウンディング。ほかのモデルも使う、1問1回の予測しやすい呼び出しにしたい、出典を自分で確認・選別したいなら検索APIを選びましょう。
ウェブ検索で LLM の回答はどれだけ向上するか？
2026年10〜11月のニュースに関する40問で、Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite は検索なしでは1問も正解できませんでした。1問ごとに API Pick のウェブ検索を1回加えると両モデルとも40問中35問（87.5%）正解で誤答なし、Google 検索によるグラウンディングはモデルとプロンプトに応じて40問中30〜40問正解でした。 全問を 2026-11-14 に4つの設定で実行し、私たちが自分で確認した出典と照らして採点しました。
API Pick は私たちが開発しているサービスで、このテストの検索APIです。多くの実行で Google 組み込みのグラウンディングが正答率と速度で上回りました。どこで、なぜ負けたのかもこのページに書いています。
| 検索なし | API Pick ウェブ検索 | API Pick ニュース検索 | Google 検索グラウンディング | |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash：正解 | 0 / 40 | 35 / 40 | 27 / 40 | 30 / 40 |
| Gemini 3.8 Flash：誤答 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite：正解 | 0 / 40 | 35 / 40 | 27 / 40 | 39 / 40 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite：誤答 | 0 | 0 | 3 | 0 |
| 1問あたりの所要秒数（中央値） | 4.0 / 1.4 | 11.0 / 7.5 | 10.7 / 6.9 | 7.1 / 2.5 |
| 1,000問あたりのコスト | $1.03 / $0.03 | $16.93 / $15.46 | $17.39 / $15.47 | $25.79 / $28.46 |
それ以外の回答はすべて「わかりません」でした。検索がないとき、どちらのモデルも答えをでっち上げなかったのは望ましい挙動です。一般常識の対照10問はすべての設定で10問正解でしたが、Flash-Lite とニュース検索の組み合わせだけは例外で、ニュース結果が的外れだったため本来答えられる2問を諦めました。
Google 検索によるグラウンディングの料金は？
Gemini 3 以降のモデルで Google 検索によるグラウンディングを使うと、月5,000検索クエリまでは無料、その後は1,000クエリあたり$14です。 注意点は課金単位で、質問1件ごとではなく、モデルが実行すると決めたクエリ1件ごとに課金されます。2026-11-14 時点の Google の料金ページの条件は次のとおりです。
- 無料枠：月5,000検索クエリ。Gemini 3 以降の全モデルで共有。
- 有料料金：1,000クエリあたり$14。Gemini Developer API の有料ティアでは、プロジェクトごとにデフォルトで1日1,500グラウンディングリクエストが上限。
- 1問あたりのクエリ数：今回の実行では平均1.9〜2.85回、最多で1問16回でした。
- 旧モデル：Gemini 2.5 系はグラウンディング済みプロンプト単位の課金で、1日1,500件まで無料、その後は1,000件あたり$35。2026年12月1日から gemini-2.5-flash へのリクエストは Gemini 3.5 Flash-Lite に自動で振り替えられます。
Google が検索からモデルに渡すテキストは入力トークンとして課金されません。そのためグラウンディングの実行は1問あたり入力約90トークンで、API Pick の結果5件をプロンプトに貼った実行の約1,400トークンより大幅に少なくなりました。ここで使ったモデル料金：Gemini 3.8 Flash は2026年12月31日まで入力100万トークンあたり$0.75、出力$3.75。Gemini 3.5 Flash-Lite は$0.30と$2.50です。
Gemini 3.8 Flash はなぜ検索を省いたのか？
グラウンディングでは検索するかどうかをモデルが決めるうえ、プロンプトが楽な逃げ道を与えていたからです。 1回目の実行で、Gemini 3.8 Flash は40問中9問でまったく検索せずに「わかりません」と答えました。そこで「わかりません」を許す一文を外し、Gemini 3.8 Flash で40問のニュース問題をもう一度実行しました。
| 検索なし | API Pick ウェブ検索 | Google 検索グラウンディング | |
|---|---|---|---|
| 正解 | 1 / 40 | 36 / 40 | 40 / 40 |
| 誤答 | 5 | 1 | 0 |
| 1問あたりの検索クエリ数 | 0 | 1 | 2.85 |
| 1問あたりの所要秒数（中央値） | 6.6 | 10.6 | 7.4 |
| 1,000問あたりのコスト | $2.92 | $17.29 | $41.51 |
逃げ道がなくなると、グラウンディングは毎回検索し、クエリ数も増え（1問あたり1.9回から2.85回へ）、40問すべて正解しました。API Pick の結果はほとんど変わりませんでした。モデルが質問を見る前に検索が済んでいたからです。
検索APIはどこで外したのか？
API Pick のウェブ検索は40問中5問を外しました。うち4問は返された5件の結果に答えが含まれておらず、残る1問は答えが間接的にしか載っていませんでした。 いずれの場合もモデルは当て推量をせず、わからないと答えました。
- Uber の2026年第3四半期の売上高：結果は決算報道で、予約総額や利益には触れていたものの、返されたテキストに売上高の数字がありませんでした。
- Palantir の米国商業部門売上高：結果には成長率（148%）はあっても金額がありませんでした。
- Firecrawl の search-lift リーダーボード1位のモデル：結果は一般的な LLM ランキングでした。
- Composio の Standard プランの価格：結果に Composio の料金ページが含まれていたものの、スニペットはプラン価格ではなく「1席あたり$18のクレジット」でした。「わかりません」の選択肢があるとモデルは回答を控え、外すと1席あたり月$18と正しく答えました。
- Exa が11月13日にどこで提供を始めたか：結果は Exa のシンガポール拠点に関するものでした。「わかりません」の選択肢を外した2回目では、モデルはシンガポールと答えて誤答になりました（正解は EU）。
製品に関する質問では、ニュース検索はウェブ検索より成績が悪く、AI と開発者ツールの13問中5問しか正解できませんでした。料金ページやドキュメント、変更履歴はニュースではないからです。質問に合わせてエンドポイントを選びましょう。ページやドキュメントにはウェブ検索、出来事の報道にはニュース検索、答えが提出書類にあるならSEC 提出書類の検索のような専門エンドポイントです。
1,000問あたり、それぞれいくらかかるか？
無料枠を使い切った後、API Pick のウェブ検索は1,000問あたり$15にモデルのトークン料金$0.46〜$2.29が加わり、Google 検索によるグラウンディングは1,000問あたり検索料金$24〜$40にトークン料金$0.11〜$1.64が加わります。 API Pick は1回の呼び出しで15クレジット、$1で1,000クレジット、課金は HTTP 200 の応答だけです（料金）。
無料枠は逆の結果を示します。今回測ったクエリ数なら、Google の月5,000クエリの無料枠でおよそ1,750〜2,600問をまかなえます。API Pick の無料枠は初回だけの100クレジットで、検索6回分です。月約1,750問未満の Gemini アプリならグラウンディングは無料、それを超えるとグラウンディングの1問あたり単価はおよそ2倍になります。
速度は Google が有利です。グラウンディングは Flash-Lite で中央値2.5秒、3.8 Flash で7.1〜7.4秒で回答しました。API Pick のウェブ検索はそれ自体で中央値5.75秒（90パーセンタイルで7.8秒）かかるため、回答全体では7.5〜11秒でした。ニュース検索は遅い裾野が長く、90パーセンタイルで16秒でした。
グラウンディングと検索API、どちらを使うべきか？
以下は API Pick の実行で使ったパイプラインを要点だけにしたものです。テキストのプロンプトを受け付けるモデルならどれでも同じように動きます。ツール呼び出しを使う本格的なエージェントループについては、OpenAI や Claude のエージェントにウェブ検索を追加する方法をご覧ください。
import os, requests
APIPICK_KEY = os.environ["APIPICK_API_KEY"]
GEMINI_KEY = os.environ["GEMINI_API_KEY"]
def search(question: str) -> str:
r = requests.post(
"https://www.apipick.com/api/search/web",
headers={"x-api-key": APIPICK_KEY},
json={"query": question, "max_num_results": 5},
timeout=60,
)
r.raise_for_status()
return "\n\n".join(
f"[{i + 1}] {x['title']} ({x['url']})\n{x['snippet']}"
for i, x in enumerate(r.json()["results"])
)
def answer(question: str, model: str = "gemini-3.8-flash") -> str:
prompt = (
"Today's date is November 14, 2026. Answer in one short sentence.\n\n"
f"Search results:\n{search(question)}\n\nQuestion: {question}"
)
r = requests.post(
f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model}:generateContent",
headers={"x-goog-api-key": GEMINI_KEY},
json={"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
"generationConfig": {"temperature": 0}},
timeout=120,
)
r.raise_for_status()
return r.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
print(answer("What revenue did AMD report for the third quarter of 2026?"))一方、Google 検索によるグラウンディングは Gemini のリクエスト本文にフィールドを1つ足すだけです。
{"contents": [{"parts": [{"text": "Who won the 2026 World Series?"}]}],
"tools": [{"google_search": {}}]}Firecrawl の search-lift リーダーボードとの違いは？
Firecrawl は2026年11月10日時点のデータで Web Search LLM Leaderboard を公開しました。BrowseComp、DeepSearchQA、HLE と自社の非公開問題からなる難問4,703問で10モデルを評価し、ツール予算の範囲で何度も検索・ページ閲覧をさせ、同社のデータ層 Alexandria を使った場合の平均向上を40.6ポイントと報告しています。最高スコアは Claude Opus 5.5 の79.0でした。
私たちのテストが答えるのはもっと狭い問いです。モデルが知りようのない、単純で新しい事実に対して、検索1回でどれだけ効くか。設問は連続した検索を必要とせず1回の調べもので済むため、向上幅は大きく（0から87.5%以上）、Firecrawl の数字とは直接比較できません。私たちの40問と答えは下に掲載しています。Firecrawl は問題セットを公開していません。
テストはどのように実施したか？
すべての実行は 2026-11-14 に行いました。
- 設問：2026年10月上旬から11月13日までの出来事に関する40問を4グループ（賞とスポーツ7、中央銀行5、企業決算15、AI と開発者ツール13）に分け、一般常識の対照問題10問を加えました。答えはすべて私たちが自分で読んだ一次情報に基づきます。nobelprize.org、FRB・ECB・イングランド銀行の公表文、SEC の 8-K 添付書類、各社自身のブログと料金ページです。
- モデル：gemini-3.8-flash と gemini-3.5-flash-lite を Vertex AI 経由で使用。temperature 0、思考設定はデフォルト。
- 設定：検索なし、API Pick ウェブ検索1回（結果5件、質問文をそのままクエリに使用）、API Pick ニュース検索1回、Gemini 組み込みの Google Search ツール。検索結果は1問につき1回だけ取得し、両モデルで共有しました。
- プロンプト：今日の日付、「短い一文で答える」、1回目はさらに「確信がなければ I don't know と答える」。2回目は最後の一文を外しました。
- 採点：2つのモデル（Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.1 Pro Preview）が520件の回答それぞれを参照解答と照らし、正解・誤答・回答放棄に分類しました。意見が割れた6件とすべての誤答は出典と照らして人手で確認し、両者が一致したラベルを1件変更しました。「Exa は Exa 3.0 を発表していない」という主張は回答放棄ではなく誤答とします。数値は参照解答と同じ精度が必要なので、39.3%に対する「AWS は39%成長」は誤答としました。
設問・参照解答・出典の全一覧：
id question (shortened) reference answer source
N1 2026 Nobel Prize in Physics Francis Halzen nobelprize.org
N2 2026 Nobel Prize in Chemistry Henri B. Kagan, Kenso Soai nobelprize.org
N3 2026 Nobel Prize in Physiology or Medicine Deisseroth, Hegemann, Nagel nobelprize.org
N4 2026 Nobel Prize in Literature Anne Carson nobelprize.org
N5 2026 Nobel Peace Prize Navanethem Pillay nobelprize.org
N6 2026 Nobel Prize in Economic Sciences Robert E. Hall, M. Woodford nobelprize.org
S1 2026 World Series winner Milwaukee Brewers mlb.com
C1 FOMC target range, 2026-10-28 3.75% to 4.00%, unchanged federalreserve.gov
C2 FOMC dissents, 2026-10-28 2 (Cook, Hammack) federalreserve.gov
C3 ECB deposit facility rate, 2026-10-29 2.50%, unchanged ecb.europa.eu
C4 Bank of England Bank Rate, Nov 2026 4%, raised 0.25 pt bankofengland.co.uk
C5 BoE MPC vote, meeting ending 2026-11-04 8-1 bankofengland.co.uk
E1 Apple revenue, FQ4 2026 $114.5 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E2 Apple revenue, fiscal 2026 $479 billion ($478.834 bn) SEC 8-K Ex. 99.1
E3 Microsoft revenue, quarter to 2026-09-30 $92.3 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E4 Microsoft Cloud revenue, same quarter $63.9 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E5 Alphabet revenue, Q3 2026 $127.6 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E6 Amazon net sales, Q3 2026 $201.9 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E7 AWS net sales growth, Q3 2026 39.3% SEC 8-K Ex. 99.1
E8 Meta revenue, Q3 2026 $64.60 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E9 Netflix revenue, Q3 2026 $12.9 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E10 Intel revenue, Q3 2026 $16.5 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E11 AMD revenue, Q3 2026 $13.4 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E12 Uber revenue, Q3 2026 $14.8 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E13 Palantir revenue, Q3 2026 $2.313 billion SEC 8-K Ex. 99.1
E14 Palantir U.S. commercial revenue, Q3 2026 $984 million SEC 8-K Ex. 99.1
E15 Starbucks net revenues, FQ4 2026 $9.1 billion SEC 8-K Ex. 99.1
T1 Firecrawl MCP v3: tools per connection 3,000+ firecrawl.dev/blog
T2 Firecrawl Series B, Nov 2026 $75 million firecrawl.dev/blog
T3 #1 on Firecrawl's search-lift leaderboard Claude Opus 5.5 (79.0) firecrawl.dev/benchmarks
T4 Questions in that leaderboard 4,703 firecrawl.dev/benchmarks
T5 AWS AgentCore Web Search API price $7 per 1,000 queries aws.amazon.com
T6 AgentCore Web Search API GA date 2026-11-10 aws.amazon.com
T7 Composio Standard plan $18 per seat per month composio.dev/pricing
T8 Court dismissed Google's amended complaint 2026-11-09 serpapi.com/blog
T9 Model behind Cursor Voice Chat with Agents Grok Voice cursor.com/changelog
T10 Episodes searchable in Exa Podcasts 3.2 million exa.ai/blog
T11 Exa 3.0 announcement date 2026-10-19 exa.ai/blog
T12 Region where Exa Search launched 2026-11-13 The EU exa.ai/blog
T13 Model gemini-2.5-flash routes to on Dec 1 Gemini 3.5 Flash-Lite ai.google.dev pricing
K1-K10 control: Hubble launch year, symbol for tungsten, author of One Hundred Years of
Solitude, capital of Australia, IPv6 address bits, HTTP 429, Titan's planet,
Berlin Wall year, PostgreSQL port, painter of The Night Watchこのテストでわからないことは？
- 規模が小さい。ニュース40問、各設定1回の実行です。2〜3問の差は誤差の範囲です。
- Gemini しか試していない。ほかのモデルは検索・読解・回答放棄の振る舞いが違う可能性があります。
- 単一の事実を問う質問だけ。多段階の調査には繰り返しの検索とページ閲覧が必要です。その点は Firecrawl のリーダーボードを参照してください。
- ほかの検索APIは試していない。今回は Tavily、Exa、Brave、AWS AgentCore を実行していません。各社の定価はTavily の代替サービス比較をご覧ください。
- 価格は変わる。Gemini 3.8 Flash のトークン料金は2027年1月1日に2倍になります。ここに記した価格はすべて 2026-11-14 に確認した定価です。
エージェントが Gemini で動き、月に数千問を処理するなら、グラウンディングを有効にし、プロンプトで検索を省いてよいとは伝えないでください。複数のモデルを使う場合や、どの出典をモデルに渡すか、1回答あたりいくらかかるかを管理したい場合は、ウェブ検索APIを使い、API が成功した呼び出しにだけ課金すべき理由もあわせてお読みください。
よくある質問
Google 検索によるグラウンディングは無料ですか？
一部無料です。Gemini 3 以降のモデルでは毎月最初の5,000検索クエリが無料で、これらのモデル全体で共有されます。それを超えると1,000クエリあたり$14で、Gemini Developer API の有料プロジェクトはデフォルトで1日1,500グラウンディングリクエストが上限です（価格は 2026-11-14 に確認）。
Google 検索によるグラウンディングは1問あたりいくらかかりますか？
モデルが何回検索するかによります。今回のテストでは Gemini は1問あたり1.9〜2.85回検索し、無料枠を超えた後の検索料金は1問あたり約$0.027〜$0.040、これにモデルのトークン料金が加わります。Gemini 2.5 系は課金方式が異なり、1日1,500件まで無料、その後はグラウンディング済みプロンプト1,000件あたり$35です。
ウェブ検索で LLM の回答は正確になりますか？
最近の出来事についての質問なら、大きく正確になります。2026年10〜11月に関する40問で、Gemini の2モデルは検索なしでは1問も正解できず、検索ありでは検索方法に応じて27〜40問正解しました。一般常識の10問では検索の影響はほぼなく、例外は関係のないニュース結果によって小さいモデルが2問を諦めた1つの設定だけでした。
Claude や GPT で Google 検索によるグラウンディングを使えますか？
使えません。Google 検索によるグラウンディングは Gemini API と Vertex AI のツールで、Gemini 自身の回答を根拠づけるものです。Claude、GPT、ローカルモデルに最新のウェブ結果を渡すには、検索APIを呼び出して結果をプロンプトに入れます。今回の API Pick の結果は1回だけ取得して両方の Gemini モデルに渡しており、同じ呼び出しはどのモデルでも使えます。
グラウンディングを有効にしても Gemini が「わかりません」と答えたのはなぜですか？
グラウンディングでは、検索するかどうかをモデルが判断します。プロンプトに「確信がなければ I don't know と答える」と書いたとき、Gemini 3.8 Flash は40問中9問で検索せずに諦めました。その一文を外すと毎回検索し、40問すべて正解しました。検索APIはモデルが質問を見る前に検索を済ませるので、モデルが省くことはできません。
API Pick の CEO。AI エージェントと LLM ワークフロー向けの本番運用可能な API について執筆。