Tavily 是什麼？LLM 搜尋 API 的用法與替代方案比較
Tavily 是為 LLM 與 RAG 設計的搜尋 API。說明它回傳什麼、和 Brave、Exa、SERP API 差在哪，以及不用另外申請帳號就能替模型加上聯網搜尋的做法。
Tavily 是專為語言模型與 agent 設計的網路搜尋 API。它不是回傳十條給人點的連結，而是回傳整理過、排序過的摘要片段，也可以擷取網頁內文，直接放進 prompt 就能用。在 RAG 與 agent 框架（LangChain、LlamaIndex 等）裡很常見。
它能做什麼
- 搜尋：輸入查詢，回傳標題、網址與相關內文摘錄，也可附一段簡短的生成答案。
- 深度模式：basic 適合快速查證；advanced 會讀更多網頁內容，每次呼叫成本更高。
- 擷取與爬取：抓取並清理指定網址的文字，或走訪整個網站。
- 篩選：主題（一般或新聞）、時間範圍、網域的包含與排除清單。
最近的變化：Tavily 被收購
2026 年 2 月 10 日，AI 雲端公司 Nebius 宣布收購 Tavily。截稿時公開價格沒有變動。如果你的產品依賴單一搜尋廠商，被收購就是一個提醒：搜尋這一段最好保持容易替換。
和其他選擇怎麼比
| 類型 | 例子 | 回傳內容 |
|---|---|---|
| AI 導向搜尋 API | Tavily、Exa、Parallel、Perplexity Search API | 排序結果加上給 LLM 用的文字 |
| 獨立索引 | Brave Search API | 自有網頁索引的原始排序結果 |
| SERP API | SerpAPI、Serper | Google 搜尋結果頁的結構化資料 |
| 模型內建搜尋 | OpenAI、Anthropic、Google 的內建工具 | 只能在該廠商的模型內使用 |
簡單判斷：結果要放進 prompt，選 AI 導向 API；要的是 Google 頁面上看到的東西（排名、廣告、地圖），選 SERP API；想用非 Google 的來源，選獨立索引。模型內建工具很方便，但會綁死在某一個模型系列。
自己接的流程
通常是四步：向搜尋廠商註冊帳號與金鑰、呼叫搜尋端點、把結果裁剪到放得進上下文、塞進 prompt 並要求模型標出處。速率限制、失敗處理，以及多一張帳單，也都要自己處理。
另一種做法：把搜尋變成請求選項
如果你已經透過 BazaarLink 呼叫模型，可以省掉這些工程。在模型名稱後加 :online（或加上 web plugin），請求會先搜尋，再附上引用來源回答：
{
"model": "openai/gpt-6-luna:online",
"messages": [{"role": "user", "content": "整理本週開放權重模型的新聞"}]
}
搜尋深度（low、medium、high、fast）、主題、時間範圍、國家與語言，都能寫在同一個請求裡。搜尋按次計費，失敗的搜尋不收費；以新台幣計價、可開統一發票。做法詳見 用 :online 讓 LLM API 聯網搜尋。
該選哪個？
需要爬取或專門的內容擷取流程，直接用搜尋廠商比較合適。想讓現有的模型呼叫用最少的程式碼、一張帳單，就多出最新資訊與來源，請求選項最省事。無論選哪一種，都建議把搜尋這一步包在一個小函式後面，日後才能替換。
四個工具的用法與價格，見〈Tavily 風格 AI 搜尋 API：Search、Extract、Crawl、Map〉。