Combien coûte la recherche web à un agent IA ? Le calcul, avec des prix datés

Quelle est la formule ?

Deux parties : la facture de recherche et la facture de tokens.

• Facture de recherche = requêtes par mois × prix par requête. Requêtes par mois = tâches par jour × requêtes par tâche × 30.
• Facture de tokens = le texte des pages que votre modèle lit, au prix d'entrée de votre modèle.

La facture de recherche est ce que les fournisseurs mettent en avant. La facture de tokens est souvent plus élevée, et elle dépend de la quantité de texte que chaque requête renvoie. Un outil qui renvoie des pages entières coûte plus de tokens qu'un outil qui renvoie des extraits, mais il évite les appels supplémentaires qu'un lecteur devrait faire.

Exemple 1 : un assistant de code personnel

Un développeur, 20 requêtes par jour, environ 600 par mois. À cette échelle, les offres gratuites couvrent souvent le besoin : Tavily offre 1 000 crédits par mois et Exa 10 $ par mois, relevés le 22 octobre 2026. Le guide des offres gratuites liste les pièges.

Sur LLMWebSearch, 5 000 requêtes à 9,25 $US dure environ huit mois à ce rythme. Les crédits de recherche n'ont pas de date d'expiration : ce que vous n'utilisez pas ce mois-ci est toujours là l'année prochaine. L'intérêt de payer ici, c'est le texte des pages dans chaque résultat et l'absence de remise à zéro mensuelle, pas une facture plus basse que le gratuit.

Exemple 2 : un assistant d'équipe avec 18 000 requêtes par mois

100 tâches par jour, 6 requêtes par tâche : 18 000 requêtes par mois. D'après les prix relevés le 22 octobre 2026 :

• Tavily : Bootstrap à 100 $ pour 15 000 crédits, plus 3 000 à 0,008 $ : 124 $.
• Exa auto : 18 × 7,00 $ = 126 $.
• Recherche intégrée OpenAI ou Anthropic : 18 × 10,00 $ = 180 $, plus les tokens de contenu.
• Gemini 3 grounding : (18 000 − 5 000 gratuites) × 14 $ pour 1 000 = 182 $.

Sur LLMWebSearch, 25 000 requêtes à 41,25 $US couvre ce mois et environ un tiers du suivant, avec les 3 meilleures pages de chaque requête incluses.

Exemple 3 : un produit de recherche avec 80 000 requêtes par mois

2 000 rapports par mois, 40 requêtes chacun : 80 000 requêtes. Toujours d'après les prix relevés le 22 octobre 2026 :

• Tavily : Growth à 500 $ couvre jusqu'à 100 000 crédits : 500 $.
• Exa auto : 80 × 7,00 $ = 560 $.
• Recherche intégrée OpenAI ou Anthropic : 80 × 10,00 $ = 800 $, plus les tokens de contenu.
• Gemini 3 grounding : (80 000 − 5 000) × 14 $ pour 1 000 = 1 050 $.
• Grounding with Bing : 80 × 14,00 $ = 1 120 $, plus les tokens du modèle.

Sur LLMWebSearch, 100 000 requêtes à 145 $US couvre le mois avec 20 000 requêtes restantes.

Et les tokens ?

Chaque source que votre modèle lit coûte des tokens d'entrée, quelle que soit la recherche utilisée. La différence, c'est qui décide de la quantité. OpenAI facture le contenu de recherche « aux tarifs du modèle », et pour gpt-4o-mini et gpt-4.1-mini, elle compte un forfait de 8 000 tokens d'entrée par appel. Anthropic compte les résultats de recherche comme tokens d'entrée, y compris lors des tours suivants de la conversation.

Avec une API autonome, vous fixez vous-même la longueur. Trois pages plafonnées à 4 000 caractères chacune représentent environ 3 000 tokens. Baissez max_chars pour les agents de chat et augmentez-le pour les rapports de recherche.

Comment puis-je réduire la facture ?

Cinq changements, du plus simple au plus difficile :

• Plafonnez les recherches par tâche. Une limite stricte dans le code coûte moins cher qu'une demande polie dans le prompt.
• Gardez read à 3. Avec LLMWebSearch, 4 à 10 pages font passer une recherche à 2 crédits.
• Tronquez les pages. Réduisez max_chars ; la plupart des réponses tiennent dans les premiers milliers de caractères.
• Mettez en cache les questions répétées. Stockez les réponses aux requêtes fréquentes pendant un jour.
• Cherchez seulement quand c'est nécessaire. Apprenez à l'agent à répondre de mémoire aux questions stables.

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