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Google Patents API 已死 —— 6 個用於先前技術與自由實施搜尋的替代方案

Sarah Choy·2026年5月3日 發佈·約 11 分鐘閱讀

Google Patents Public Datasets 在沒有文件化替代品的情況下退場，而 USPTO 又在 2026 年中把 PEDS 遷移到新的 Open Data Portal，過程中弄壞了一堆管線。這裡是 2026 年針對先前技術、自由實施（FTO）與 IP 研究工作負載真正能用的東西 —— 六個替代方案並排比較。

一句話總結

• •Google Patents Public Datasets API 已棄用；Google 沒有提供任何第一方的程式化專利搜尋替代品。
• •USPTO 以 Open Data Portal（ODP）取代舊版 PEDS —— 提供美國申請案的全文與 metadata，REST + JSON，免費。
• •EPO OPS 對國際專利家族最具權威性，但回傳 XML 且有流量限制。
• •PatentsView（USPTO 資助）在 metadata 與消歧方面很出色，但缺少全文請求項。
• •API Pick Patent Search 用一個 POST 端點，對 USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA 做語意檢索，JSON in / JSON out，每次呼叫 80 credits。

發生了什麼變化，以及這篇文章為何存在

2024 到 2026 年間，專利搜尋 API 生態系裡有兩件事壞掉了，而且是同時壞的。

第一，Google Patents Public Datasets 關鍵字搜尋 API —— 獨立開發者做先前技術與競品情報工作時事實上的預設選擇 —— 不再維護了。BigQuery 的 patents-public-data 資料集還在，可做大量分析，但那些撐起大多數週末專案專利工具的簡單 https://patents.googleapis.com/... 端點已經沒了。搜尋「Google Patents API alternative 2026」，你會找到一百個 Stack Overflow 問題與零個答案。

第二，USPTO 在 2024 年底退役了舊版專利審查資料系統（PEDS），並在 2026 年 5 月 29 日前把剩餘的大量端點遷移到新的 Open Data Portal（ODP）。爬取 PEDS XML 回應的管線從 2025 年初開始壞掉；沒在 2026 第一季前完成遷移的團隊，現在已悄悄壞掉了。

這兩件事發生的時間，差不多就在 AI-for-IP 新創（Solve Intelligence、Patlytics、NLPatent、IPRally、&AI）募到大筆資金之際 —— 光是 Solve Intelligence 就為 AI 專利搜尋與撰寫完成了 $40M 的 B 輪。需求從未這麼高過；供給端卻剛變得更混亂。

以下是 2026 年真正能用的六個 API、各自擅長什麼，以及各自的不足之處。

六個選項

1. USPTO Open Data Portal（ODP）

PEDS 的官方美國替代品。REST + JSON，免費，涵蓋美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office）的專利申請案、已核准專利與讓與資料。提供全文。文件在 developer.uspto.gov。

優點：權威、免費、涵蓋全文。缺點：僅限美國（你仍需要 EPO OPS 或其他來源處理國際案）、遷移期間的 schema 變更弄壞了一些管線、無語意搜尋 —— 只有關鍵字 / 布林。

2. EPO OPS（Open Patent Services）

歐洲專利局的開發者 API。透過 INPADOC 資料庫涵蓋 EP、WO 與許多國家的申請案。對國際家族查詢與 PCT 資料具權威性。

優點：最佳的國際覆蓋、含法律狀態與家族資訊。缺點：回傳 XML（解析很重）、免費額度上限為每週 500MB、全文是另一個端點、較高等級需 OAuth 流程。對首次接入者學習曲線陡峭。

3. PatentsView

USPTO 資助的研究工具。在 metadata 上很強：受讓人消歧、發明人檔案、引用網絡、政府利益資助。免費。

優點：乾淨且已消歧的實體、好用的 REST + JSON。缺點：無全文請求項正文、聚焦美國、落後即時申請案、未針對語意相似度搜尋最佳化。

4. Lens.org

彙整型平台，涵蓋來自 100+ 法域的 95M+ 件專利，外加學術著作。IP 分析師與學術研究者愛用。免費學術額度；商業版計費。

優點：最廣的法域覆蓋、把專利連到學術文獻、適合真人後續追查的好 UI。缺點：商業定價不透明、語意搜尋是關鍵字增強型而非原生 embedding。

5. PQAI（Project PQAI）

由 AT&T 的 IP 團隊營運的開源專利搜尋專案。免費，在 USPTO + EPO 上做語意相似度。在獨立開發者 / r/LocalLLaMA 圈子裡很受歡迎 —— 見那篇浮現出這個生態角落的 DEV.to 文章〈I posted my patent search AI to Reddit and got 65 upvotes〉。

優點：免費、語意優先、中等流量不需 API key。缺點：盡力而為的可用性、無 SLA、法域覆蓋較小、無商業支援。

6. API Pick Patent Search

用單次 REST 呼叫，對 USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA 做語意搜尋。JSON in / JSON out，每次呼叫 80 credits（按 $5 / 5,000 credits 約 $0.08），僅在成功時計費。每個命中項回傳標題、摘要、snippet、URL、法域與受讓人。

優點：一個端點涵蓋所有主要專利局、為 LLM 取用而預先整理的 ranked 語意結果、可預測的按呼叫定價。缺點：在法律狀態的邊角案例上，可設定性不如直接用 EPO OPS；若你需要大量資料集分析，BigQuery 仍優於按呼叫的 API。

並排比較

可執行程式碼：同一個先前技術查詢，六種寫法

範例查詢：「wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors。」一個真實 FTO 形態的問題。

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.

依使用情境如何選

趨勢往哪走

AI-for-IP 是當下移動最快的軟體垂直領域之一。在 18 個月內，「專利搜尋 = 在 UI 裡輸入一條布林查詢」這種假設，會像「程式碼搜尋 = 在 grep 裡輸入 regex」一樣顯得老派。今天能交付可用產品的團隊，正是那些在 2025 年付了遷移稅的團隊 —— 建立了有韌性的程式化存取、疊上語意檢索，並為來自公開來源無可避免的 schema 變動建好了清理管線。

對多數正式環境的 AI agent 而言，你不需要只選一個 API —— 你需要的是一個定價可預測的合理預設，外加在邊角案例時下探到更底層來源的選項。這正是我們把 API Pick Patent Search 打造成跨主要專利局單一語意端點的原因：它涵蓋 95% 的 agent 工作負載，剩下 5% 可以直接呼叫 EPO OPS 或 USPTO ODP。搭檔的 URL Extract 則接續這些工具止步之處 —— 抓取某件特定申請案的全文，供深入的請求項分析。

作者

Sarah Choy

CEO, API Pick

Sarah Choy 是 API Pick 的 CEO，專注於為 AI Agent 與 LLM 工作流打造可用於正式環境的 API。