这不是一个随便选选就行的问题。商业 API、开源自建、无 API 的 Skill、LLM 内置搜索——选项远比你想的多，而且选错了不只是多花钱，还会直接影响搜索质量和系统稳定性。下面把目前主流方案全部拉通对比，按场景给出明确建议。

先搞清楚你的场景

在翻方案列表之前，先问自己一个问题：你的 Agent 搜索是用来干什么的？

只想便宜拿到 Google 搜索结果？ 用 Serper。$0.30/千次，所有方案里最便宜，速度快，返回的就是 Google 结构化结果。大多数项目从这里起步就够了。

在构建 AI Agent 或 RAG 系统？ 用 Tavily 或 Exa.ai。这两个专门为 LLM 集成做了优化，返回的是结构化摘要，可以直接喂给模型，不用你自己处理原始 HTML，token 消耗更低，RAG 效率更高。Perplexity Sonar API 也行，更适合问答类场景。

OpenClaw 用户，或者重视隐私？ 用 Brave Search API。这是 OpenClaw 的默认搜索 provider，开箱即用，不需要额外配置。自建索引，不追踪用户，$5/千次。

企业级产品，要求稳定？ 用 Microsoft Bing Web Search API。$3/千次起，全球覆盖，支持多语言，有完整的 SLA 保障。

需要搜 X/Twitter 实时内容？ 用 Grok Search API（xAI）。目前唯一提供 X/Twitter 实时搜索的 API，$5/千次。OpenClaw 上有现成的 grok-search Skill 可以直接安装。

想完全自控，长期压低成本？ 自建 SearXNG。开源免费，聚合 70+ 搜索引擎，前期需要部署维护，长期软件成本接近零。

商业方案逐个拆解

场景定了，接下来看每个方案的具体参数。你会发现，价格只是其中一个维度，并发能力、数据来源、输出格式同样关键。

Serper —— $0.30/千次起，注册一次性赠送 2,500 次调用。本质是 Google 搜索代理，返回标准化 JSON。付费套餐支持 50–300 QPS，适合高并发场景。唯一缺点：数据完全依赖 Google，Google 出问题它也跟着出问题。

Tavily —— $8/千次，每月免费 1,000 次。专门为 AI Agent 设计，聚合 Google、Bing 和自有来源，返回结构化摘要，直接适配 LLM 输入。生产环境支持 1000 RPM，实时性强。如果你的主要用途就是把搜索结果喂给模型，这是目前最省事的选择。

Brave Search API —— $5/千次，每月 $5 免费额度。核心优势是自建索引，不依赖 Google/Bing，隐私保护做得好。支持网页、图片、新闻、视频搜索，也支持 RAG 优化输出。并发限制 50 QPS，中等规模够用。作为 OpenClaw 内置的默认搜索 provider，配置最简单。

Exa.ai —— $5/千次，$10 试用额度。用的是神经搜索（语义嵌入），和普通关键词搜索不一样，在理解语义、找相关内容上更准确。支持直接爬取网页内容，LLM 集成友好，适合对搜索质量要求高的场景。

SerpAPI —— $7.50/千次，免费 250 次/月。支持 Google、Bing、Baidu 等多个搜索引擎，覆盖面最广，但定价也是最贵的方案之一。需要跨引擎数据时它是首选。

You.com —— $6.25/千次（网页搜索），$100 免费信用额度。核心卖点是实时性，专门针对突发新闻和最新内容做了优化，有专用的 RAG API。

Microsoft Bing Web Search API —— $3/千次起，每月 1,000 次免费。企业级稳定性，全球化支持，多语言多地区覆盖，并发 100–250 TPS，文档完善。适合对稳定性要求高、有全球用户的产品。

Google Custom Search JSON API —— $5/千次，每天 100 次免费（注意，非常少）。官方 Google 搜索 API，稳定，但免费额度极少，而且只能搜特定网站，更适合站内搜索，不适合通用搜索。

Perplexity Sonar API —— 按量付费，无免费额度。Sonar 版本输入/输出分别 $1/百万 tokens，Sonar Pro 是 $3/$15。和其他搜索 API 不同，它结合了大模型能力，返回的是对话式答案而不是链接列表。适合问答型 Agent，但如果只需要原始搜索结果，性价比不如 Serper。

Grok Search API（xAI） —— $5/千次，包含 Web Search 和 X/Twitter Search 两种模式。X/Twitter 实时搜索是它唯一的差异化能力——其他所有 API 都没有这个功能。如果你的 Agent 需要追踪 X 上的实时讨论、热点话题、KOL 动态，这是唯一选项。通用网页搜索方面和 Brave、Perplexity 同价，没有特别优势。

开源自建方案

不想付费，或者对数据隐私有极高要求？自建也是一条路，但要做好运维准备。

SearXNG —— 聚合 70+ 搜索引擎，开源免费，隐私保护强，JSON 原生输出，可以直接对接 AI Agent。部署用 Docker，难度中等。主要挑战是容易被目标搜索引擎封 IP，需要代理池来维持稳定。成本构成：服务器 + 代理 IP，软件本身免费。

Whoogle Search —— 只代理 Google 搜索，部署比 SearXNG 简单，无广告无追踪。但容易触发 Google 验证码，稳定性受限。适合个人项目。

Meilisearch —— 纯全文搜索引擎，搜索速度极快，但它不能抓取互联网数据，需要你自己提供数据集。适合搜自己的知识库或私有文档，不适合通用网络搜索。这一点很多人搞混，值得单独提出来。

零成本方案：不注册、不付费

预算为零也不是没有办法，但要对质量和稳定性有心理预期。

Multi Search Engine Skill（ClawHub） —— 在 OpenClaw 中从 ClawHub 直接安装，零配置，整合 17 个搜索引擎（8 个国内 + 9 个国际），完全免费，不需要任何 API key。代价是输出为原始爬取结果，没有专为 LLM 优化的结构化摘要，稳定性取决于各引擎的反爬策略。

DuckDuckGo Skill（自建） —— 社区封装的 OpenClaw Skill，完全免费，国内可访问，无需账号。索引质量弱于 Google/Bing，批量调用容易触发限制。适合个人轻量使用。

这两个方案的共同局限很明确：质量和稳定性低于付费 API，不适合对搜索结果质量有要求的生产环境。入门学习可以，上线跑业务不建议。

搜索之后：全文抓取

这里有一个很多人忽略的环节——搜索 API 只给你摘要和链接，不给全文。如果你的 Agent 需要读取完整页面内容怎么办？

Firecrawl 就是解决这个问题的。给它一个 URL，返回结构化的全文内容，支持 MCP，OpenClaw 可以直接接入。它不是搜索 API 的替代品，而是下游的补充工具，适合"搜索 → 找到关键页面 → 读取完整内容"这种工作流。

直接让 LLM 搜索行不行？

有人可能已经在想：Gemini 有内置的 Google Search grounding，Claude 也能接搜索，为什么不直接用？

算一笔账就知道了。

Gemini + Google Search Grounding，每天前 1,500 次搜索免费，超出后 $35/千次。注意这个价格——是 Serper 的 100 多倍，是 Brave 的 7 倍。如果你的 Agent 每天只做几百次搜索，完全吃免费额度，一分钱不花，这确实是最省事的方案。但一旦搜索量上去，成本根本撑不住。

Claude 本身没有原生搜索能力，需要外接搜索 API（Brave、Serper 等）或 MCP 工具，两个费用叠加：搜索 API 成本 + Claude token 成本。

所以正确做法是什么？搜索和推理分开，各用最合适的工具。 用 Brave 或 Serper 做搜索，把结果传给 LLM 推理。不要把 Gemini grounding 当 Agent 的默认搜索方案，规模化之后账单会给你一个"惊喜"。

快速决策参考

  • 追求低价 → Serper
  • AI Agent / RAG 系统 → Tavily 或 Exa.ai
  • OpenClaw 用户 / 隐私优先 → Brave（默认配置，直接可用）
  • 企业级稳定 → Bing
  • 零成本自建 → SearXNG
  • 问答型 Agent → Perplexity Sonar
  • X/Twitter 实时内容 → Grok Search API
  • 零成本入门 → Multi Search Engine Skill（ClawHub 一键安装）
  • 搜到链接后读全文 → Firecrawl（搜索 API 的下游补充）

对 OpenClaw 用户来说，Brave 是默认配置，开箱即用。其他方案需要自建 Skill 接入，有一定配置成本，但值得根据场景评估。

最后留一个问题给你思考：你的 Agent 真的需要通用网络搜索吗？如果你搜索的内容其实都在自己的知识库里，也许一个 Meilisearch + 向量数据库的组合，比任何外部搜索 API 都更合适。搞清楚"搜什么"，比"用什么搜"更重要。