[ blog · comparison ]12 min read

Web Search API ที่ดีที่สุดสำหรับ AI Agent ในปี 2026 (เปรียบเทียบ)

Sarah Choy·เผยแพร่ 29 พฤษภาคม 2569·อ่าน 12 นาที

Bing Search ถูกปิดตัวลงในปี 2025 และ search API แบบ agent-native กว่าสิบตัวก็แห่กันเข้ามาแทนที่ นี่คือแผนที่เชิงปฏิบัติที่อัปเดตล่าสุดว่าใครคืนค่าอะไร ใครคิดเงินอย่างไร และควรต่อ API ตัวไหนเข้ากับ agent ของคุณ

สรุปสั้น

• •ตลาดแตกออกเป็นสองฝั่ง: search API แบบ agent-native (Exa, Tavily, Linkup, Parallel, API Pick) ที่คืนค่าเป็นข้อความที่สะอาด จัดอันดับแล้ว และพร้อมสำหรับ LLM กับ API แบบ SERP scraping (Serper, SerpApi) ที่คืนผลลัพธ์ดิบจาก Google ให้คุณไปทำความสะอาดเอง
• •Microsoft ปิด Bing Search API ในวันที่ 11 สิงหาคม 2025 — เหตุผลเดี่ยวที่ใหญ่ที่สุดที่ทำให้ทีมต่าง ๆ กลับมาเลือกผู้ให้บริการ search ใหม่ในปี 2026
• •endpoint แบบ "answer" (Perplexity Sonar, Brave Answers, Exa /answer) รวมการเรียก LLM เข้าไว้ในการ search และมีราคาแพงกว่า ส่วน endpoint แบบ search ล้วนคืนค่าเร็วกว่าและให้คุณควบคุมโมเดลเอง
• •ราคา list price ที่ประกาศในปี 2026 เกาะกลุ่มกันราว 5–10 ดอลลาร์ต่อการ search 1,000 ครั้งสำหรับผลลัพธ์ดิบ ส่วน search ที่ฝังในตัวโมเดล (OpenAI, Anthropic) และ Bing grounding อยู่ที่ 10–35 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ครั้ง
• •สำหรับ agent tool calling แบบ pay-as-you-go ที่คิดเงินเมื่อสำเร็จเท่านั้น API Pick Web Search คิด 15 credit (~0.015 ดอลลาร์) ต่อการเรียกหนึ่งครั้ง โดยไม่มีขั้นต่ำรายเดือน

ทำไมรายการนี้ถึงดูต่างจากเมื่อปีที่แล้ว

มีสองสิ่งที่ปรับโฉมตลาด Web Search API ในช่วงปี 2025 ถึง 2026 อย่างแรก Microsoft ปิด Bing Search API ในวันที่ 11 สิงหาคม 2025 — ม้างานเงียบ ๆ ที่อยู่เบื้องหลัง pipeline สำหรับ grounding LLM เป็นสัดส่วนมหาศาล — และแทนที่ด้วย Grounding with Bing Search ภายใน Azure AI Foundry ซึ่งไม่ใช่ API แบบ drop-in และคิดเงินราว 35 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ธุรกรรม ชั่วข้ามคืน ทีมงานหลายพันทีมก็ต้องการ ผู้ให้บริการรายใหม่ อย่างที่สอง กระแสสตาร์ทอัพ search แบบ agent-native ระดมทุนก้อนใหญ่ — รอบ Series B มูลค่า 85 ล้านดอลลาร์ของ Exa ที่การประเมินมูลค่า ~700 ล้านดอลลาร์ รอบ 100 ล้านดอลลาร์ของ Parallel รอบ seed ของ Linkup — และปล่อย API ที่ออกแบบมาเพื่อโมเดลภาษามากกว่าเพื่อมนุษย์

ผลลัพธ์คือตลาดที่แตกออกเป็นสองฝ่ายอย่างชัดเจน และการตัดสินใจแรกที่คุณต้องทำคือ คุณอยู่ฝ่ายไหน:

• search แบบ agent-native (Exa, Tavily, Linkup, Parallel, Valyu, API Pick): คุณส่ง query ไปแล้วได้รายการสั้น ๆ ที่จัดอันดับแล้วของหัวข้อ URL และ snippet ข้อความที่สะอาดกลับมา — บางครั้งก็เป็น คำตอบสำเร็จรูป — ที่จัดรูปสำหรับ context window ไว้แล้ว
• SERP scraping (Serper, SerpApi): คุณได้ JSON ดิบของหน้าผลการค้นหา Google แล้วรันการทำความสะอาด การจัดอันดับ และการจัดรูป snippet ของคุณเอง

ด้านล่างคือแผนที่เชิงปฏิบัติ ราคาและโควตาเปลี่ยนเร็ว — ทุกตัวเลขในที่นี้เป็น list price ของปี 2026 และคุณควรยืนยันบนหน้าราคาของผู้ให้บริการแต่ละรายก่อนที่จะ integrate

ผู้เข้าชิง อย่างละหนึ่งย่อหน้า

Exa

"เสิร์ชเอนจินสำหรับ AI" Exa รัน index ที่อิงกับ embedding ของตัวเอง และมีโหมด neural, keyword และ auto รวมทั้ง /contents, /answer, /findSimilar, endpoint งานแบบ async ชื่อ /research และตัวสร้างรายการ Websets แข็งแกร่งที่สุดเมื่อความคล้ายกัน เชิงหัวข้อสำคัญกว่าความสดใหม่ดิบ ๆ list price อยู่ที่ราว 7 ดอลลาร์ต่อการ search 1,000 ครั้ง พร้อมเนื้อหา; free tier ที่ 1,000 request ต่อเดือนช่วยลดกำแพงในการทดลองใช้

Tavily

เลเยอร์เข้าถึงเว็บแบบ agent-native — /search, /extract, /crawl, /mapและ endpoint ใหม่กว่าอย่าง /research การเรียกครั้งเดียวคืน snippet ที่พร้อมสำหรับ LLM พร้อมกับ คำตอบที่สร้างขึ้นเป็นตัวเลือก มันเติบโตขึ้นภายใน ecosystem ของ LangChain และมาพร้อม MCP server อย่างเป็นทางการ ถูก Nebius เข้าซื้อในราคา 275 ล้านดอลลาร์ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 แบรนด์ยังคงอยู่ต่อ คิดตาม credit: การ search แบบ basic คือ 1 credit, advanced คือ 2 พร้อม free tier ที่ 1,000 credit ต่อเดือน

Perplexity Sonar

ไม่ใช่ API แบบผลลัพธ์ดิบ — Sonar คืนคำตอบสำเร็จรูปที่มีการอ้างอิงแหล่งที่มา โมเดลอย่าง sonar และ sonar-pro คิดเงินสองส่วน: ค่า token บวกกับค่าธรรมเนียม search ต่อ request ที่ปรับตามปริมาณ context จากเว็บที่คุณดึงมา เหมาะที่สุดเมื่อคุณ ต้องการคำตอบของโมเดล ไม่ใช่ลิงก์ และคุณยินดีให้ Perplexity เลือกแหล่งที่มาเอง

Linkup

search API ที่ใหม่กว่าและเป็นอิสระ เน้นคำตอบที่มีแหล่งอ้างอิง มีโหมด standard และ deep พร้อมกับลูกเล่น ที่น่าสนใจ: จ่ายต่อ request ผ่าน micropayment แบบ x402 / USDC เพื่อให้ agent ที่ทำงานอิสระสามารถจ่ายเงินได้โดยไม่ต้อง มีบัญชีมนุษย์ วางตำแหน่งตัวเองอย่างชัดเจนว่าเป็นตัวแทนของ Bing API

Parallel

สร้างขึ้นสำหรับ agent ตั้งแต่ต้นโดย Parag Agrawal อดีต CEO ของ Twitter คุณให้เป้าหมายเชิง semantic กับมัน แล้ว มันจะคืนข้อความที่ตัดตอนมาแบบบีบอัดและเกี่ยวข้องเชิง token; Task API ที่มาคู่กันจะคืน data แบบมีโครงสร้างที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว คิดราคาต่อ request (search tier แบบ Base ราว 4 ดอลลาร์ต่อ 1,000) วางตำแหน่ง ที่นำโดย benchmark

Brave Search API

หนึ่งใน index ระดับโลกไม่กี่รายที่เป็นอิสระอย่างแท้จริง — ไม่ใช่กระจกเงาของ Google หรือ Bing — พร้อมกับ endpoint LLM Context เฉพาะสำหรับ grounding list price ราว 5 ดอลลาร์ต่อ 1,000 request Brave เอา free tier ออกในปี 2025 และย้ายทุกคนไปสู่การคิดเงินแบบมิเตอร์ ซึ่ง เป็นเหตุผลที่มันปรากฏอยู่ในทุกรายการ "ทางเลือกแทน Bing"

Serper

วิธีที่ถูกที่สุดในการได้ JSON ของ Google SERP ดิบ ๆ ในระดับสเกล — ราว 0.30–1 ดอลลาร์ต่อ query 1,000 รายการ ขึ้นอยู่กับปริมาณ เลเยอร์การจัดรูปสำหรับ LLM คุณต้องจัดการเอง ยอดเยี่ยมหากคุณรัน content extractor อยู่แล้ว เป็นงานแฝงหากยังไม่มี

API Pick Web Search

search เชิง semantic แบบ pay-as-you-go ที่จัดรูปสำหรับ tool calling POST /api/search/web คืนผลลัพธ์ที่จัดอันดับแล้วสูงสุด 10 รายการ — หัวข้อ URL และ snippet ที่ทำความสะอาดมาแล้ว — พร้อมตัวกรองเสริม country_code และ start_date/end_date 15 credit ต่อการเรียกหนึ่งครั้ง (5 ดอลลาร์ซื้อ 5,000 credit, ≈ 0.015 ดอลลาร์) credit ไม่มีวันหมดอายุ และคุณถูกคิดเงินเมื่อได้ HTTP 200 เท่านั้น

เปรียบเทียบเคียงข้างกัน

เลือกอย่างไร: ต้นไม้ตัดสินใจสั้น ๆ

ตอบคำถามเหล่านี้ตามลำดับ แล้วคุณจะลงเอยที่ฝ่ายที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว

• คุณต้องการลิงก์หรือคำตอบ? หากคุณต้องการคำตอบสำเร็จรูปที่มีการอ้างอิง และยินดีให้ ผู้ให้บริการเลือกแหล่งที่มา ให้ใช้ Perplexity Sonar (หรือ endpoint /answer ) หากคุณต้องการควบคุมว่าโมเดลของคุณจะอ่านแหล่งใด ให้ใช้ search API และรัน โมเดลของคุณเอง
• คุณต้องการ SERP ดิบไหม? หาก pipeline ของคุณต้องการหน้าผลลัพธ์เต็มของ Google จริง ๆ — knowledge panel, สถานที่, การจัดอันดับที่แม่นยำ — ให้ใช้ Serper หรือ SerpApi และตั้งงบสำหรับ ขั้นตอนการทำความสะอาดของคุณเอง
• ความคล้ายกันสำคัญกว่าความสดใหม่หรือไม่? "หาหน้าเพจแบบนี้ให้ฉันเพิ่ม" คือสนามถนัดของ Exa ต้องขอบคุณการจัดอันดับเชิง neural บน index ของตัวเอง
• ทราฟฟิกของคุณมาเป็นช่วง ๆ หรืองบเป็นแบบ pay-as-you-go? หากคุณกำลังทำ prototype รันงาน research แบบ batch หรือสร้าง agent ที่ retry เมื่อเกิด failure ชั่วคราว โมเดลแบบคิดต่อการเรียก ที่คิดเงินเมื่อสำเร็จเท่านั้น (API Pick) ช่วยเลี่ยงการจ่ายขั้นต่ำรายเดือนและเลี่ยงการจ่ายค่า retry

การ integrate จริง ๆ หน้าตาเป็นอย่างไร

การ integrate ที่ยุ่งยากน้อยที่สุดคือแบบที่คุณวาง tool schema แล้วข้ามการเขียน wrapper API เหล่านี้ส่วนใหญ่ ปล่อยให้คุณเขียนนิยาม tool แบบ JSON ด้วยมือ; API Pick เผยแพร่ทั้งสองรูปแบบ:

# Returns an OpenAI function definition AND a Claude tool-use definition
curl https://www.apipick.com/api/search/web/tool-schema

จากนั้นการต่อมันเข้ากับลูป tool-use ของ Claude ก็แค่สามบรรทัด:

import anthropic, requests

schema = requests.get("https://www.apipick.com/api/search/web/tool-schema").json()
client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    tools=[schema["claude"]],
    messages=[{"role": "user", "content": "What shipped in agent search this week?"}],
)

response แบบ agent-native ทั่วไปมีขนาดเล็กพอที่จะหย่อนเข้าบล็อก tool_result ได้ตรง ๆ:

{
  "results": [
    {
      "title": "Nebius acquires Tavily to add agentic search",
      "url": "https://nebius.com/newsroom/...",
      "snippet": "Nebius announced an agreement to acquire Tavily, adding\nagentic web search to its AI cloud platform."
    }
    /* …more */
  ],
  "result_count": 5,
  "credits_used": 15,
  "remaining_credits": 985
}

สิ่งที่ไม่มีใครคิดรวมเข้าไปในราคา: การเรียกที่ล้มเหลวและการ retry

agent จะ retry agent สำหรับ research ที่กระจายการ search ออกไปสิบครั้งจะเจอ 429 และ 502 ชั่วคราว และลูป ที่เขียนแบบตรงไปตรงมาจะรันมันซ้ำ บนผู้ให้บริการที่คิดเงินต่อ query ทุกการ retry คือเงินที่เสียไป บน subscription ทุกการ retry เผาผลาญ credit ที่รวมมาให้เร็วกว่าที่ dashboard ของคุณบอก โมเดลเดียวที่มองข้าม การ retry คือการคิดเงิน เมื่อสำเร็จเท่านั้น — คุณจ่ายค่า HTTP 200 ไม่ใช่ค่า timeout สาม ครั้งก่อนหน้านั้น สำหรับทราฟฟิก agent ที่มาเป็นช่วง ๆ นี่มักเป็นการประหยัดจริงที่มากกว่าราคาพาดหัว ต่อการเรียก

สิ่งที่ไม่มี API เหล่านี้ตัวไหนทำได้

ไม่มี Web Search API ตัวไหนตอบได้อย่างน่าเชื่อถือว่า "ทุกเอกสารจากโดเมนนี้ตั้งแต่ปี 2019" — สำหรับความครอบคลุม คลังข้อมูลเชิงลึก คุณยังต้องจับคู่ search กับ crawler ที่โฟกัสเฉพาะ หรือ dataset ที่เจาะจงโดเมน ไม่มีตัวไหน กำจัด URL ที่เกือบเหมือนกันซ้ำได้อย่างสมบูรณ์แบบ และไม่มีตัวไหนแก้ปัญหาต้นทางของแหล่งที่มาที่ล้าสมัยหรือ มีความน่าเชื่อถือต่ำได้; การตัดสินคุณภาพแหล่งที่มาคือการตัดสินใจที่ agent ของคุณยังต้องทำเอง จงมอง search API เป็น primitive สำหรับการดึงข้อมูล ไม่ใช่สมองทั้งก้อน

เลือกอย่างรวดเร็ว

เขียนโดย

Sarah Choy

CEO, API Pick

Sarah Choy เป็น CEO ของ API Pick เธอเขียนเกี่ยวกับการสร้าง API พร้อมใช้งานจริงสำหรับ AI agent และเวิร์กโฟลว์ LLM