Exa (Exa)
收录于 https://exa.ai
💰 Token 价格
| 类型 | 价格 | 备注 |
|---|---|---|
| 输入 (Input) | Pure pay-as-you-go by endpoint and search-type. Search $7/1k requests (base 10 results) + $1/1k per extra result + $1/1k AI summaries; Contents $1/1k pages; Answer $5/1k; Monitors $15/1k; Deep Search $12-15/1k; Agent fixed effort $0.012-$1.00/request or usage-based $0.10/ACU + tool calls (default $5 auto cap, $20 max cap). New accounts get $20 in free credits (~2,800 searches); Free Tier adds $10/month. No subscription, no minimum spend. | 每百万 tokens |
| 输出 (Output) | Same as input. Enterprise custom volume + Zero Data Retention + SLA + postpaid invoice. | 每百万 tokens |
Permanent $20 signup credit (~2,800 Search calls) + automatic $10 Free Tier monthly credit refill. No credit card, no minimum spend. Free credits apply to every endpoint.
🤖 支持模型（共 6 个）
✨ 优势
- ✓ Neural search architecture: transformer-based embeddings instead of keyword matching or PageRank — semantic similarity matching returns relevant pages even when query words differ from page words
- ✓ Six search types spanning 250ms real-time chat to 40s deep research: auto / instant / fast / deep-lite / deep / deep-reasoning on the same endpoint switched by the type parameter
- ✓ Highlights content type cuts token count ~10x: trained to return only the sentences an LLM actually needs, 4000-character recommended cap
- ✓ Category indexes: 50M+ companies, 1B+ people, 350M+ academic publications, news, personal sites, financial reports — category= scopes the retrieval surface
- ✓ output_schema adds JSON Schema extraction on top of any search type — one call returns schema-conformant structured data
- ✓ Agent async workflow: 6 fixed-effort presets (minimal $0.012 → xhigh $1.00) plus usage-based auto ($5 cap) / max ($20 cap) with transparent ACU + tool-call billing
- ✓ $20 signup free credit (~2,800 Search calls) + automatic $10 Free Tier monthly credit refill, no credit card required
- ✓ Coding-agent friendly: dashboard.exa.ai/onboarding generates a complete, tested integration snippet tailored to the developer's stack in under a minute
⚠️ 不足
- × No mainland China endpoint: api.exa.ai is single-region with 100-300 ms transpacific latency; stable China production traffic should use a proxy or self-hosted relay
- × No subscription discount: pure pay-as-you-go, volume pricing is Enterprise-only; high-frequency Search ($7/1k) accumulates quickly with no batch API equivalent
- × Deep Search costs 70-115% more than Search ($12-15/1k vs $7/1k), and deep-reasoning's 12-40s latency is unusable for real-time UX
- × Agent ACU billing model is unintuitive for budget planning: usage.agentComputeUnits depend on prompt size + reasoning steps + tool calls; default $5 / $20 caps are conservative
- × Search returns only 10 results by default; 11+ results cost an extra $1/1k — high-result-count research workflows scale costs quickly
- × Websets is a separate product with a different billing model, not part of the core /search API — bulk verified enrichment needs separate evaluation
🎯 适合场景
Agent developers that need web retrieval before LLM calls (Search / Contents / Answer endpoints, 250ms instant fits real-time chat); agent teams doing deep research / multi-step reasoning (deep / deep-reasoning endpoints with structured outputs + grounded citations); products building KYB / sales intelligence / academic paper retrieval (category=company / people / publication scoped indexes); Claude Code / Cursor / Windsurf / Cline users wanting fresh web pages in context (dashboard.exa.ai/onboarding one-click integration); budget-sensitive individual developers and small teams ($20 signup credit + $10/month Free Tier permanent free quota covers evaluation)
💰 价格与方案
| 端点 | 基础价（每 1k 次） | 超过 10 个 result 的单价 | AI 页面摘要 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Search（auto / instant / fast） | $7 / 1k requests | $1 / 1k results | $1 / 1k pages | 默认 ~1s；instant ~250ms；fast ~450ms |
| Deep Search — deep-lite | $12 / 1k requests | $1 / 1k results | $1 / 1k pages | ~4s；轻量合成输出 |
| Deep Search — deep | $12 / 1k requests | $1 / 1k results | $1 / 1k pages | 4-15s；多步推理 + 结构化输出 |
| Deep Search — deep-reasoning | $15 / 1k requests | $1 / 1k results | $1 / 1k pages | 12-40s；高难度研究任务 |
| Contents | $1 / 1k pages | — | $1 / 1k pages | text / highlights / summary 按 content type 分开计费 |
| Answer | $5 / 1k requests | — | — | 单一 LLM 回答 + 带 grounded citations |
| Monitors | $15 / 1k requests | $1 / 1k results | $1 / 1k pages | 定时搜索发现新事件 |
| Agent — fixed effort（minimal） | $0.012 / request | — | — | 最便宜的 Agent preset；预算可预测 |
| Agent — fixed effort（low） | $0.025 / request | — | — | 略便宜的 preset，推理更多 |
| Agent — fixed effort（medium） | $0.10 / request | — | — | 中档 preset |
| Agent — fixed effort（high） | $0.50 / request | — | — | 高强度 preset |
| Agent — fixed effort（xhigh） | $1.00 / request | — | — | 最强 preset |
| Agent — usage-based（auto） | 按用量；$0.10 / ACU + tool calls | — | — | 默认每次 $5 上限 |
| Agent — usage-based（max，beta） | 按用量；相同 rates | — | — | 默认每次 $20 上限；相同计费组成 |
| Agent Compute Unit（ACU） | $0.10 / ACU | — | — | 按 usage.agentComputeUnits 计费 |
| Agent — run 内 search 工具调用 | $0.005 / search | — | — | Agent run 内的子调用 |
| 邮箱联系人补全 | $0.02 / email | — | — | Agent 找到每个邮箱 |
| 电话联系人补全 | $0.07 / phone | — | — | Agent 找到每个电话 |
| 新用户免费 credit | $20 一次性 | — | — | 约 2,800 次 Search |
| Free Tier 每月补充 | $10 / 月 | — | — | 自动续，无需信用卡 |
| Enterprise | Custom | Custom | Custom | 批量折扣 + ZDR + SLA + 自定义索引 + 后付发票 |
🔧 API 与开发者体验
- •API 风格: REST + JSON；base URL https://api.exa.ai，鉴权用 x-api-key 头。官方 Python SDK exa-py（PyPI）、Node/TypeScript SDK exa-js（npm）、Go 社区 SDK。SDK 都是 REST 表面的薄封装；直接用 curl 完全支持。OpenAPI spec 在 docs.exa.ai 发布用于代码生成。
- •端点: POST /search（神经搜索，type 参数切换类型）、POST /search（同一端点，type=deep-lite|deep|deep-reasoning 走多步研究）、POST /contents（已知 URL 抽取纯文本 / 高亮 / 摘要）、POST /answer（单一 LLM 答案带引用）、POST /monitors（创建定时搜索）、GET /monitors/:id（状态）、POST /agent（异步 deep research，effort=minimal|low|medium|high|xhigh|auto|max）、GET /agent/:id（状态 + 用量）。
- •鉴权与 Key: dashboard.exa.ai/api-keys 颁发的单一 x-api-key 头。Free tier key 与付费 tier key 共享同一 API 表面；唯一差别是 credit 余额与 rate limit。企业客户可按环境限定 key 范围，并启用 Zero Data Retention（ZDR）—— prompt 与结果不存储。
- •搜索类型: 六种预设权衡：auto 默认 ~1s；instant ~250ms 适合实时聊天 / 语音；fast ~450ms 质量略降；deep-lite 4s 轻量合成；deep 4-15s 多步推理 + 结构化输出；deep-reasoning 12-40s 高难度研究。同一端点，通过 type 参数切换；output_schema + system_prompt + stream 在所有六种类型上通用。
- •Highlights 与 token 效率: Highlights 是 Exa 标志性的省 token 内容类型 —— 相比原始网页文本 token 量减少 10×，训练目标是只保留 LLM 真正需要的 token。推荐 4000 字符上限。Full text 与 Highlights 可在一次 /contents 调用中同时返回（按 content type 分开计费）。output_schema 在任何搜索类型上叠加结构化 JSON 抽取。
- •类别索引: 六种内置类别索引：company（5000 万+ 公司 + 元数据）、people（10 亿+ 人 + 职位 / 教育）、publication（3.5 亿+ 学术论文 / 预印本 / 期刊文章）、news（当下新闻）、personal site（博客 / 个人页）、financial report（SEC 文件 / 财报）。传入 category= 把搜索限定到单一索引。
- •结构化输出与 grounded 回答: output_schema 在 /search 或 /contents 上接受任意 JSON Schema；返回数据 schema 合规，免后处理。/answer 返回单一 LLM 答案并在引用处内联 URL。output_schema + category=publication 组合可单次得到带引用级的研究输出。
- •流式输出: stream: true 在全部六种搜索类型上工作。Exa 通过 SSE 事件推送结果 —— 适用实时聊天 UX，第一个结果先于完整集合渲染。流式输出不减少 credit 消耗。
- •Agent 异步工作流: POST /agent 立即返回 {id, status: 'running'}。轮询 GET /agent/:id 取 {status, output, usage: {agentComputeUnits, search_calls, contact_enrichments}}。Fixed effort（minimal $0.012 → xhigh $1.00 / 请求）预算可预测；usage-based（auto $5 cap，max $20 cap）按实际 ACUs + tool calls 计费。Connect providers（Fiber.ai、Baselayer）在 run 上叠加 provider 调用费。
- •Websets（独立产品）: Exa Websets 是平行产品（/docs/websets/），面向规模化 verified 搜索 + 补全 —— Websets 根据你定义的标准搜索、核实、补全 URL 列表。计费与核心 /search 端点不同；Websets 按 credit 计费，与补全深度挂钩。
- •速率限制与公平性: Free tier：突发 5 QPS，持续 1 QPS。付费（sign-up credit 余额）：突发 50 QPS，持续 10 QPS。Enterprise：自定义 QPS、自定义索引、专有基础设施。每次响应返回 X-RateLimit-Remaining 与 X-RateLimit-Reset 头。
- •Coding Agent Onboarding: https://dashboard.exa.ai/onboarding 是给 AI coding agents（Cursor / Copilot / Claude Code / Windsurf / Cline / Devin）最快生成针对开发者具体技术栈的完整、已测试集成片段的路径。docs 页面本身有显式指示：要求 coding agents 首次集成时跳转此处，而非基于原始参考文档构建。
🔬 神经搜索架构与 Token 高效检索
Exa 是旧金山的一家研究实验室，从零搭建自己的搜索索引而非依赖关键词匹配或 PageRank —— 索引是一个向量空间，每个页面有学习到的表示，查询按嵌入相似度匹配。两个实际结果：(1) 即便查询用词与页面不同，Exa 也能返回语义相关页面（例如 'machine learning interpretability' 命中标题为 'Explainable AI Methods' 的论文，因为嵌入对齐）；(2) 同一端点的搜索延迟按六种类型划分，可同时服务 250ms 实时聊天 UX 与 40 秒 deep research 工作流。第二个差异化是 token 效率：Exa 的 highlights 内容类型不返回原始 HTML 或完整 markdown，而是只返回与查询最相关的句子，相对返回完整页面文本每次检索的 token 量减少约 10×。对每次研究任务拉取 20 个页面的 LLM agent 来说，这意味着输入 token 从 50,000 降到 5,000。结合 output_schema 结构化 JSON 抽取与类别限定索引（5000 万公司、10 亿人、3.5 亿出版物），同一 /search 端点能替代典型的 rag-pipeline + scraper + LLM extract 三件套，一次调用搞定。企业客户还享 Zero Data Retention（ZDR），prompt 与结果不在 Exa 侧留存 —— 对 HIPAA、GDPR 数据驻留、SOC2 受控环境都适用。
🌐 区域可用性与延迟
Exa 主 API 运行在 https://api.exa.ai，基于美国单一区域部署。北美与欧洲生产流量首字节延迟低（通常几十毫秒）；亚太调用者跨太平洋延迟 100-300 ms，中国大陆流量通常需要代理或中转（截至 2026-08-30 没有公开文档化的中国大陆 ICP 端点）。Exa 不发布中国大陆区域端点 —— 中国生产流量建议使用代理或自建 relay。企业 plan 可协商自定义路由与专有基础设施，适用受监管工作负载（HIPAA / GDPR 数据驻留）。dashboard.exa.ai/onboarding 是新账号单一集成入口，集中处理 API key 颁发、credit 充值、单 key 用量遥测；面向 agent 的 dashboard.exa.ai/onboarding 在一分钟内按开发者具体技术栈（Python / Node / Go / REST）与用例（聊天 / 研究 / 补全）生成完整集成片段。docs.exa.ai 的文档页明确把 AI coding agents（Cursor / Claude Code / Windsurf / Cline / Devin / Copilot）首次集成时重定向到该 onboarding 流程，避免基于原始参考文档构建时在 type / output_schema / category 参数上的常见错误。