Ausprobieren
5.000 Suchanfragen
9,25 $
1,85 $/1K Suchanfragen
- In einen Agenten einbinden
- Gleiche API wie beim größten Paket
- Credits verfallen nie
Kurze Antwort
Wie viel kostet eine Websuche einen KI-Agenten?
Monatliche Kosten = Aufgaben pro Tag × Suchen pro Aufgabe × 30 × Preis pro Suche, plus die Tokens, die Ihr Modell liest. Stand 22. Oktober 2026 berechnen die meisten eigenständigen APIs $1 bis $8 pro 1.000 Suchen und integrierte Modell-Tools $10 bis $14 plus Tokens. LLMWebSearch berechnet ab 1,85 $/1K Suchanfragen bis hinunter zu 1,20 $/1K Suchanfragen, wobei die Top-3-Seiten enthalten sind. Ohne KYC; mit Krypto bezahlen.
Wie lautet die Formel?
Zwei Teile: die Suchrechnung und die Token-Rechnung.
- Suchrechnung = Suchen pro Monat × Preis pro Suche. Suchen pro Monat = Aufgaben pro Tag × Suchen pro Aufgabe × 30.
- Token-Rechnung = der Seitentext, den Ihr Modell liest, zum Input-Preis Ihres Modells.
Die Suchrechnung ist das, was Anbieter bewerben. Die Token-Rechnung ist oft größer, und sie hängt davon ab, wie viel Text jede Suche zurückgibt. Ein Tool, das vollständige Seiten zurückgibt, kostet mehr Tokens als eines, das Snippets zurückgibt, spart aber die zusätzlichen Aufrufe, die ein Reader bräuchte.
# Monthly search volume and credits for one agent workload.
TASKS_PER_DAY = 100 # questions or jobs the agent handles each day
SEARCHES_PER_TASK = 6 # calls to the search tool per task
PAGES_READ = 3 # read=3 keeps every search at 1 credit; 4 to 10 pages make it 2
credits_per_search = 1 if PAGES_READ <= 3 else 2
searches = TASKS_PER_DAY * SEARCHES_PER_TASK * 30
credits = searches * credits_per_search
print(f"{searches:,} searches a month = {credits:,} credits")Was kostet eine Suche bei den einzelnen Anbietern?
Preise pro 1.000 Suchen, gelesen auf der Seite des jeweiligen Anbieters am 22. Oktober 2026. „Content“ gibt an, welcher Text zurückkommt. Integrierte Tools rechnen den abgerufenen Inhalt als Modell-Tokens zusätzlich ab.
| Service | Preis pro 1.000 Suchen | Zurückgegebener Inhalt | Zusätzlich abgerechnete Tokens? |
|---|---|---|---|
| LLMWebSearch | 1,85 $/1K Suchanfragen bis hinunter zu 1,20 $/1K Suchanfragen | Top-3-Seiten als Markdown, bis zu 20 Ergebnisse | Nein (die Länge wählen Sie mit max_chars) |
| Tavily | $7,50 (Project) bis $5,00 (Growth); $8,00 pay as you go | Snippets; Rohtext der Seite mit include_raw_content | Nein |
| Exa | $7,00 (auto); $4,00 (lite, nur gecacht) | Text der ersten 10 Ergebnisse in der Auto-Suche | Nein |
| Brave Search API | $5.00 | Extrahierte Chunks (LLM Context), keine vollständigen Seiten | Nein |
| Perplexity Search API | $5,00; $1,00 fast | Extrahierte Snippets, pro Seite bemessen | Nein |
| Parallel | $1,00 fast bis $5,00 advanced; Extract $1,00 pro 1.000 URLs | Auszüge; vollständige Seiten über Extract | Nein |
| OpenAI web_search | $10.00 | Eine Antwort mit Quellenangaben | Ja, zu Modell-Tarifen |
| Anthropic Claude web_search | $10.00 | URLs und Titel; Inhalt als Input-Tokens gezählt | Ja |
| Gemini 3 grounding | $14,00 nach 5.000 kostenlosen pro Monat (kostenpflichtiger Tarif) | Eine Antwort mit Quellenangaben | Nicht angegeben |
| Grounding with Bing | $14.00 | Eine Antwort; Rohergebnisse nicht zugänglich | Ja, Modell-Tokens separat abgerechnet |
Beispiel 1: ein persönlicher Coding-Assistent
Ein Entwickler, 20 Suchen pro Tag, etwa 600 pro Monat. In dieser Größenordnung decken kostenlose Tarife den Bedarf oft: Tavily gibt 1.000 Credits pro Monat und Exa $10 pro Monat, gelesen am 22. Oktober 2026. Der Leitfaden zu kostenlosen Tarifen nennt die Haken.
Bei LLMWebSearch reicht 5.000 Suchanfragen zu 9,25 $ bei diesem Tempo etwa acht Monate. Search-Credits verfallen nicht: Was Sie diesen Monat nicht verbrauchen, ist nächstes Jahr noch da. Der Sinn des Bezahlens liegt hier in Seitentext in jedem Ergebnis und keinem monatlichen Reset, nicht in einer niedrigeren Rechnung als kostenlos.
Beispiel 2: ein Team-Assistent mit 18.000 Suchen pro Monat
100 Aufgaben pro Tag, 6 Suchen pro Aufgabe: 18.000 Suchen pro Monat. Mit Preisen, gelesen am 22. Oktober 2026:
- Tavily: Bootstrap zu $100 für 15.000 Credits, plus 3.000 zu $0,008: $124.
- Exa auto: 18 × $7,00 = $126.
- Integrierte Suche von OpenAI oder Anthropic: 18 × $10,00 = $180, plus Inhalts-Tokens.
- Gemini 3 grounding: (18.000 − 5.000 kostenlos) × $14 pro 1.000 = $182.
Bei LLMWebSearch deckt 25.000 Suchanfragen zu 41,25 $ diesen Monat und etwa ein Drittel des nächsten, wobei die Top-3-Seiten jeder Suche enthalten sind.
Beispiel 3: ein Research-Produkt mit 80.000 Suchen pro Monat
2.000 Berichte pro Monat, je 40 Suchen: 80.000 Suchen. Wieder mit Preisen, gelesen am 22. Oktober 2026:
- Tavily: Growth zu $500 deckt bis zu 100.000 Credits: $500.
- Exa auto: 80 × $7,00 = $560.
- Integrierte Suche von OpenAI oder Anthropic: 80 × $10,00 = $800, plus Inhalts-Tokens.
- Gemini 3 grounding: (80.000 − 5.000) × $14 pro 1.000 = $1.050.
- Grounding with Bing: 80 × $14,00 = $1.120, plus Modell-Tokens.
Bei LLMWebSearch deckt 100.000 Suchanfragen zu 145 $ den Monat ab, mit 20.000 verbleibenden Suchen.
Und was ist mit den Tokens?
Jede Quelle, die Ihr Modell liest, kostet Input-Tokens, welche Suche Sie auch verwenden. Der Unterschied liegt darin, wer entscheidet, wie viele. OpenAI rechnet Suchinhalte „zu Modell-Tarifen“ ab, und für gpt-4o-mini und gpt-4.1-mini zählt es eine feste Zahl von 8.000 Input-Tokens pro Aufruf. Anthropic zählt Suchergebnisse als Input-Tokens, auch in späteren Runden der Konversation.
Mit einer eigenständigen API legen Sie die Länge selbst fest. Drei Seiten mit je maximal 4.000 Zeichen kommen auf etwa 3.000 Tokens. Senken Sie max_chars für Chat-Agenten und erhöhen Sie es für Research-Berichte.
Wie kann ich die Rechnung senken?
Fünf Änderungen, von der einfachsten zur schwierigsten:
- Suchen pro Aufgabe begrenzen. Ein hartes Limit im Code ist günstiger als eine höfliche Bitte im Prompt.
readauf 3 halten. Bei LLMWebSearch kosten 4 bis 10 Seiten pro Suchanfrage 2 Credits.- Seiten kürzen.
max_charsverringern; die meisten Antworten stehen in den ersten paar Tausend Zeichen. - Wiederkehrende Fragen cachen. Antworten auf häufige Suchanfragen einen Tag lang speichern.
- Nur bei Bedarf suchen. Bringen Sie dem Agenten bei, stabile Fragen aus dem Gedächtnis zu beantworten.
Vergleichen Sie das Gesamtbild im datierten Preisvergleich.
LLMWebSearch-Pakete
Ein Credit bezahlt eine Suchanfrage: bis zu 20 gerankte Ergebnisse, wobei die Seiten der ersten 3 gelesen und als Markdown zurückgegeben werden. Werden 4 bis 10 Seiten gelesen, sind es 2 Credits. Ein Aufruf, der mit einem Fehler endet, kostet nichts. Search-Credits verfallen nicht: Was Sie diesen Monat nicht verbrauchen, ist nächstes Jahr noch da.
Builder
25.000 Suchanfragen
41,25 $
1,65 $/1K Suchanfragen
- Ein Coding-Agent oder ein Recherche-Assistent
- MCP-, LangChain- und n8n-bereit
- Credits verfallen nie
Produktivbetrieb
100.000 Suchanfragen
145 $
1,45 $/1K Suchanfragen
- Agenten im Produktivbetrieb
- Höheres Rate Limit auf Anfrage
- Credits verfallen nie
Skalierung
500.000 Suchanfragen
650 $
1,30 $/1K Suchanfragen
- Deep Research und Multi-Agent-Systeme
- Höheres Rate Limit auf Anfrage
- Credits verfallen nie
Bester Tarif
Volumen
1.000.000 Suchanfragen
1.200 $
1,20 $/1K Suchanfragen
- Plattformen, die viele Agenten bedienen
- Höheres Rate Limit auf Anfrage
- Credits verfallen nie
In jedem Plan: Top-3-Seiten als Markdown gelesen · Filter für Land, Sprache, Zeit und Domain · Fehlgeschlagene Aufrufe werden nicht berechnet · Credits verfallen nie
| Plan | Menge | Gesamtpreis | Preis pro Einheit | Kaufen |
|---|---|---|---|---|
| Ausprobieren | 5.000 Suchanfragen | 9,25 $ | 1,85 $/1K Suchanfragen | Kaufen |
| Builder | 25.000 Suchanfragen | 41,25 $ | 1,65 $/1K Suchanfragen | Kaufen |
| Produktivbetrieb | 100.000 Suchanfragen | 145 $ | 1,45 $/1K Suchanfragen | Kaufen |
| Skalierung | 500.000 Suchanfragen | 650 $ | 1,30 $/1K Suchanfragen | Kaufen |
| Volumen Bester Tarif | 1.000.000 Suchanfragen | 1.200 $ | 1,20 $/1K Suchanfragen | Kaufen |
Websuche-Kosten: häufige Fragen
Wie kann ich einem Agenten mit kleinem Budget eine Websuche geben?
Für ein paar hundert Suchanfragen im Monat reicht ein kostenloser Tarif. Darüber hinaus vergleichen Sie den Preis pro Suchanfrage inklusive Seitentext, nicht den Listenpreis für Snippets. Der datierte Vergleich stellt sie nebeneinander.
Werden fehlgeschlagene Suchanfragen bei LLMWebSearch berechnet?
Nein. Ein Aufruf, der mit einem Fehler endet, kostet nichts. Eine erfolgreiche Suchanfrage kostet ihren Credit, auch wenn einige Seiten nicht gelesen werden konnten.
Ändern sich die Preise oft?
Ja. Exa hat seine Preise am 3. März 2026 vereinfacht und gesenkt, und das Suchtool von OpenAI fiel vom Startpreis von $30 oder $25 pro 1.000 im März 2025 auf $10. Prüfen Sie das Datum jedes Preises, auf den Sie sich verlassen.
Ist ein Abonnement günstiger als Prepaid-Credits?
Nur wenn Sie das volle Kontingent jeden Monat ausschöpfen. Tarife, die monatlich zurückgesetzt werden, berechnen ungenutzte Suchanfragen; Prepaid-Credits, die nie verfallen, nicht.
Quellen (10)
- API-Credits docs.tavily.com/documentation/api-credits — Tavily (read 2026-10-22)
- Preise exa.ai/pricing — Exa (read 2026-10-22)
- Brave Search API brave.com/search/api — Brave Software (read 2026-10-22)
- Überblick über die Such-API docs.perplexity.ai/docs/search/overview.md — Perplexity (read 2026-10-22)
- Preise parallel.ai/pricing — Parallel Web Systems (read 2026-10-22)
- API-Preise — OpenAI (read 2026-10-22)
- Preise — Anthropic (read 2026-10-22)
- Preise der Gemini Developer API — Google (read 2026-10-22)
- Preise für Grounding mit Bing Search — Microsoft (read 2026-10-22)
- OpenAI startet neue Tools zum Erstellen von Agenten — The Decoder (2025-03-11)