[ blog · comparison ]11 min read

Google Patents API는 죽었다 — 선행기술·자유실시 검색을 위한 6가지 대안

Sarah Choy·2026년 5월 3일 게시·11분 분량

Google Patents Public Datasets는 문서화된 대체재 없이 퇴역했고, USPTO는 2026년 중반 PEDS를 새 Open Data Portal로 이전하면서 가는 길에 파이프라인을 깨뜨렸다. 여기 선행기술·FTO·IP 리서치 워크로드에 대해 2026년 실제로 동작하는 것 — 여섯 가지 대안을 나란히 정리한다.

한눈에

• •Google Patents Public Datasets API는 폐기되었다. 프로그래밍 방식 특허 검색을 위한 Google 자체의 대체재는 없다.
• •USPTO는 레거시 PEDS를 Open Data Portal(ODP)로 대체했다 — 미국 출원에 대한 전문과 메타데이터, REST + JSON, 무료.
• •EPO OPS는 국제 패밀리에 가장 권위 있지만 XML을 반환하고 레이트 리밋이 걸린다.
• •PatentsView(USPTO 자금 지원)는 메타데이터와 명확화에 훌륭하지만 전문 청구항이 없다.
• •API Pick Patent Search는 USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA에 걸친 시맨틱 검색을 하나의 POST 엔드포인트로 감싼다. JSON in / JSON out, 호출당 80 크레딧.

무엇이 바뀌었고 왜 이 글이 존재하는가

2024년에서 2026년 사이 특허 검색 API 생태계에서 두 가지가 깨졌고, 동시에 깨졌다.

첫째, Google Patents Public Datasets 키워드 검색 API — 선행기술과 경쟁 인텔 작업을 하는 인디 개발자들의 사실상 기본값 — 가 유지되지 않게 되었다. BigQuery patents-public-data 데이터셋은 대량 분석용으로 여전히 거기 있지만, 대부분의 주말 프로젝트 특허 도구를 굴리던 단순한 https://patents.googleapis.com/... 엔드포인트는 사라졌다. "Google Patents API alternative 2026"을 검색하면 Stack Overflow 질문 백 개와 답변 영 개를 발견할 것이다.

둘째, USPTO가 레거시 Patent Examination Data System(PEDS)을 퇴역시켰고 2024년 말, 남은 대량 엔드포인트를 2026년 5월 29일까지 새로운 Open Data Portal(ODP)로 이전하고 있다. PEDS XML 응답을 스크레이핑하던 파이프라인은 2025년 초부터 깨지기 시작했고, 2026년 1분기까지 마이그레이션하지 않은 팀은 지금 조용히 망가진 상태다.

두 사건은 AI-for-IP 스타트업들(Solve Intelligence, Patlytics, NLPatent, IPRally, &AI)이 큰돈을 조달하던 시점과 거의 같은 때 일어났다 — Solve Intelligence 하나만 해도 AI 특허 검색·작성으로 4천만 달러 시리즈 B를 마감했다. 수요는 그 어느 때보다 높은데, 공급 쪽이 막 더 지저분해졌다.

여기 2026년 실제로 동작하는 여섯 개 API와, 각각이 무엇에 강하고 어디서 부족한지를 정리한다.

여섯 가지 옵션

1. USPTO Open Data Portal (ODP)

PEDS의 공식 미국 대체재. REST + JSON, 무료, 미국 특허상표청(United States Patent and Trademark Office)의 특허 출원, 등록 특허, 양도 데이터를 커버한다. 전문 이용 가능. 문서는 developer.uspto.gov.

강점: 권위 있고, 무료이며, 전문을 커버한다. 약점: 미국 전용(국제는 여전히 EPO OPS 등이 필요), 마이그레이션 기간 중 스키마 변경이 일부 파이프라인을 깨뜨렸고, 시맨틱 검색이 없다 — 키워드/불리언만 가능.

2. EPO OPS (Open Patent Services)

유럽특허청(European Patent Office)의 개발자 API. INPADOC 데이터베이스를 통해 EP, WO, 그리고 많은 국가 출원을 커버한다. 국제 패밀리 조회와 PCT 데이터에 권위 있다.

강점: 최고의 국제 커버리지, 법적 상태와 패밀리 정보 포함. 약점: XML 반환(무거운 파싱), 무료 등급이 500MB/주로 제한, 별도의 fulltext 엔드포인트, 상위 등급에는 OAuth 플로우. 첫 통합자에게는 학습 곡선이 가파르다.

3. PatentsView

USPTO 자금 지원 연구 도구. 메타데이터에 강하다: 양수인 명확화, 발명자 프로필, 인용 네트워크, 정부 이해관계 자금. 무료.

강점: 깔끔하게 명확화된 엔티티, 쉬운 REST + JSON. 약점: 전문 청구항 본문 없음, 미국 중심, 실시간 출원에 뒤처짐, 시맨틱 유사도 검색에 최적화되지 않음.

4. Lens.org

100개 이상의 관할권에서 9,500만 건 이상의 특허에 학술 저작물까지 커버하는 애그리게이터. IP 분석가와 학술 연구자가 사용한다. 무료 학술 등급, 상업 등급은 과금.

강점: 가장 넓은 관할권 커버리지, 특허를 학술 문헌에 연결, 사람의 후속 작업에 좋은 UI. 약점: 상업 가격이 불투명하고, 시맨틱 검색이 embedding 네이티브가 아니라 키워드 보강 방식이다.

5. PQAI (Project PQAI)

AT&T의 IP 팀이 운영하는 오픈소스 특허 검색 프로젝트. 무료, USPTO + EPO에 걸친 시맨틱 유사도. 인디 / r/LocalLLaMA 커뮤니티에서 인기 — 이 생태계 구석을 드러낸 DEV.to의 "I posted my patent search AI to Reddit and got 65 upvotes" 글을 보라.

강점: 무료, 시맨틱 우선, 중간 규모에는 API 키 불필요. 약점: 최선노력 가동시간, SLA 없음, 좁은 관할권 커버리지, 상업 지원 없음.

6. API Pick Patent Search

USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA에 걸친 시맨틱 검색을 단일 REST 호출로. JSON in / JSON out, 호출당 80 크레딧(5,000 크레딧당 $5 기준 약 $0.08), 성공시에만 과금. 각 결과에 대해 제목, 초록, 스니펫, URL, 관할권, 양수인을 반환한다.

강점: 모든 주요 특허청을 커버하는 엔드포인트 하나, LLM 소비용으로 사전 정형된 순위 매겨진 시맨틱 결과, 예측 가능한 호출 단위 가격. 약점: 법적 상태 엣지 케이스에서는 직접 호출하는 EPO OPS만큼 구성 가능하지 않다. 대량 데이터셋 분석이 필요하면 BigQuery가 여전히 호출 단위 API보다 낫다.

나란히 비교

동작하는 코드: 같은 선행기술 쿼리, 여섯 가지 방식

예시 쿼리: "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors." 실제 FTO 형태의 질문이다.

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.

사용 사례별 선택법

이것이 향하는 곳

AI-for-IP는 지금 가장 빠르게 움직이는 소프트웨어 버티컬 중 하나다. 18개월 안에 "특허 검색 = UI에 불리언 쿼리를 입력하는 것"이라는 가정은 "코드 검색 = grep에 정규식을 입력하는 것"만큼 구식으로 보일 것이다. 오늘 동작하는 제품을 출시하는 팀은 2025년에 마이그레이션 세금을 낸 팀들이다 — 회복력 있는 프로그래밍 방식 접근을 구축하고, 시맨틱 검색을 계층화하고, 공개 출처의 불가피한 스키마 변동에 대비한 정리 파이프라인을 만든 팀들.

대부분의 운영 AI 에이전트에는 API 하나를 고를 필요가 없다 — 예측 가능한 가격을 가진 합리적인 기본값과, 엣지 케이스에는 더 낮은 수준의 소스로 내려갈 수 있는 옵션이 필요하다. 그래서 우리는 API Pick Patent Search를 주요 특허청들에 걸친 단일 시맨틱 엔드포인트로 만들었다: 에이전트 워크로드의 95%를 커버하고, 나머지 5%는 EPO OPS나 USPTO ODP를 직접 호출할 수 있다. 동반 도구 URL Extract는 이것들이 멈추는 지점을 이어받는다 — 깊은 청구항 분석을 위해 특정 출원의 전문을 가져온다.

작성

Sarah Choy

CEO, API Pick

Sarah Choy는 API Pick의 CEO입니다. AI 에이전트와 LLM 워크플로를 위한 프로덕션 등급 API에 대해 씁니다.