Tavily とは？LLM 向け検索 API の特徴と代替手段の比較
Tavily は LLM と RAG のために作られた検索 API です。返す内容、Brave・Exa・SERP API との違い、別アカウント不要で Web 検索を追加する方法を整理します。
Tavily は、言語モデルやエージェントのために設計された Web 検索 API です。人が読む 10 件のリンクではなく、整形・ランク付けされたスニペットと、必要に応じて抽出した本文を返すので、そのままプロンプトに入れられます。LangChain や LlamaIndex などの RAG・エージェント構成でよく使われます。
何ができるか
- 検索：クエリに対して、タイトル、URL、関連する本文の抜粋を返します。短い要約回答を付けることもできます。
- 深さのモード：素早い確認向けの basic と、各ページをより深く読み、1 回あたりのコストが高い advanced。
- 抽出とクロール：指定 URL の本文を取得して整形、またはサイトを巡回します。
- フィルタ：トピック（general / news）、期間、ドメインの許可・除外リスト。
最近の変化：Tavily は買収された
2026 年 2 月 10 日、AI クラウド企業の Nebius が Tavily の買収を発表しました。執筆時点で公開価格は変わっていません。特定の検索ベンダー 1 社に依存してサービスを作る場合、買収は連携部分を差し替えやすくしておく理由になります。
他サービスとの比較
| 種類 | 例 | 返すもの |
|---|---|---|
| AI 向け検索 API | Tavily、Exa、Parallel、Perplexity Search API | ランク付け結果と、LLM 向けのテキスト |
| 独立インデックス | Brave Search API | 独自の Web インデックスによる生の検索結果 |
| SERP API | SerpAPI、Serper | Google 検索結果ページの構造化データ |
| モデル内蔵検索 | OpenAI、Anthropic、Google の内蔵ツール | そのプロバイダーのモデル内だけで利用可能 |
目安：結果をプロンプトに入れるなら AI 向け API、Google の表示そのもの（順位、広告、マップ）が必要なら SERP API、Google 以外の情報源が欲しいなら独立インデックス。モデル内蔵ツールは手軽ですが、特定のモデル系列に縛られます。
自前で組み込む場合
一般的な手順は 4 つです。検索ベンダーでアカウントとキーを作成し、検索エンドポイントを呼び出し、結果をコンテキストに収まるよう整形し、出典を示すよう指示してプロンプトに入れます。レート制限や失敗時の処理、追加の請求も自分で管理することになります。
代替案：検索をリクエストのオプションにする
すでに BazaarLink 経由でモデルを呼んでいるなら、この作業は不要です。モデル名に :online を付ける（または web plugin を指定する）だけで、先に検索が実行され、出典付きで回答が返ります。
{
"model": "openai/gpt-6-luna:online",
"messages": [{"role": "user", "content": "今週のオープンウェイトモデルのニュースを要約して"}]
}
深さ（low、medium、high、fast）、トピック、期間、国、言語も同じリクエストで指定できます。課金は検索ごとで、失敗した検索は課金されません。詳しくは :online で Web 検索を追加する方法 をご覧ください。
どれを選ぶか
クロールや専用の抽出パイプラインが必要なら、検索ベンダーを直接使うのが向いています。既存のモデル呼び出しに、最小のコードと 1 つの請求で最新情報と出典を加えたいなら、リクエストのオプションが簡単です。どちらを選ぶ場合も、検索処理は小さな関数の裏に置き、差し替えられるようにしておくのがおすすめです。
4 つのツールの使い方と料金は〈Tavily 形式の AI 検索 API：Search・Extract・Crawl・Map〉をご覧ください。