# 面向深度研究 agent 的网页搜索：大量查询，真实来源

> 深度研究 agent 每份报告要跑几十次搜索。规划查询、把靠前的页面按 Markdown 读取、去重并引用，低至 US$1.20/千次搜索。无需 KYC。

- URL: https://llmwebsearch.com/zh/use-cases/deep-research/
- 最后更新: 2026-10-22
- 发布者: LLMWebSearch (https://llmwebsearch.com)

深度研究 agent 不是只跑一次搜索。它会规划一组查询，读取返回的内容，发现缺口，然后再搜。报告的质量取决于它一路上看到多少真实的页面正文。

**快速回答 — 哪个网页搜索 API 适合深度研究 agent？**

深度研究 agent 需要一个返回页面正文、而不只是链接的搜索 API，因为它每份报告要读很多来源。**LLMWebSearch** 返回排好序的结果，前 3 个页面以 Markdown 给出，每次搜索一个积分。一份由 40 次搜索构成的报告用掉 40 个积分，所以 100,000 次查询 能覆盖 2,500 份这样的报告。无需 KYC；用加密货币支付。

## 深度研究 agent 如何使用搜索？

无论用什么模型，大多数设计都共用一个循环。

1. **套餐** — 模型把问题拆成四到八个短查询，每个针对答案的某一部分。
2. **搜索并读取** — 每次查询都会返回排序后的结果，且首页内容已预先读取，因此 agent 手头立刻就有可用的文本。
3. **保留有用的来源** — agent 会丢弃它已经看过的页面，以及没有回应问题的页面。
4. **寻找缺口** — 模型会把找到的内容与问题进行比较，并针对仍然缺失的部分写出新的查询。
5. **带引用写作** — 最终答案会为每条论断标注其来源编号，并说明来源之间存在分歧的地方。

## 一份报告需要多少次搜索？

这取决于你的设计，而且值得有意为之。一份轻量报告可能跑两轮、每轮四个查询：共八次搜索。一份详尽的报告可能跑五轮、每轮八个：共四十次搜索。

更多搜索并不总是意味着更好的报告。一旦主要来源到手，每一轮新增的收益就会下降。一个停止规则会有帮助：当某一轮新增的来源少于两个，或者预算用完时，就结束循环。

当 `read` 为 3 或更低时，每次搜索消耗一个积分。因此一份四十次搜索的报告消耗四十个积分，与所读页面的长度无关。

## 为什么要读取页面而不是基于摘要片段来工作？

因为研究讲究细节。摘要片段给出页面的要点，但让报告有用的数字、条件和日期都在正文里。基于摘要片段写作的模型往往会用猜测来填补空白。

读取页面还能改进下一轮查询。agent 会学到来源使用的术语、法律或产品的名称以及事件的日期。这些词能让查询比原始问题更精准。

LLMWebSearch 会为你读取每次搜索的首批页面。每条结果都包含位置、标题、URL、主机名、摘要，以及在被读取时该页面的正文内容（Markdown 或纯文本），并附词数，以及在已知时的发布日期。

## 如何防止 agent 重复引用同一页面？

用 URL 作为来源列表的键。在添加结果之前，检查其 URL 是否已经存在。不同的查询常常返回同一个高质量页面，而你只需要它一次。

有些页面会以两个 URL 出现，例如带追踪参数和不带追踪参数的版本。在比较之前，先去掉仅用于追踪点击的查询字符串。对于新闻，同一个故事常常在多家媒体上发布；保留 `published_at` 最早或细节最丰富的那一篇。

在最后统一为来源编号一次，这样最终答案中的引用就能对应一份干净的列表。

## 什么时候应该把 read 提高到 3 以上？

当一次查询必须深入覆盖一个狭窄主题，而前三个页面不够用时。把 `read` 设在 4 到 10 之间会让该次搜索消耗 2 个积分而不是 1 个。

在大多数循环中，再跑一次查询更划算。新查询会从不同角度带来新页面，而同一查询的第 4 到第 10 个页面常常重复前三个。把更高的设置留给你需要的页面本就很少的小众主题。

## 这与现成的深度研究端点相比如何？

有几家厂商把研究作为单次调用出售，按任务定价。截至 2026 年 10 月 22 日，Exa 的 deep search 类型每 1,000 次请求收费 $12 到 $15，且 Exa 已于 2026 年 4 月 1 日停用其单独的 `/research` 端点。You.com 的研究调用每 1,000 次从 $12（Lite）到 $1,200（Frontier）。Parallel 的 Task API 每 1,000 个任务从 $5（Lite）到 $2,400（Ultra8x）。Linkup 的 deep search 为每 1,000 次 $50。

这些端点隐藏了循环，这很方便。在搜索 API 之上自己搭建循环，在中等深度下每份报告的成本更低，而且你可以控制模型、提示词和停止规则。[分步指南](https://llmwebsearch.com/zh/guides/build-a-deep-research-agent/) 提供了一份约 60 行的可运行脚本。

## 哪种套餐适合研究工作负载？

按每份报告的搜索次数 × 每月报告数来算。1 积分支付一次查询：最多 20 条排名结果，其中前 3 条的页面会被读取并以 Markdown 返回。读取 4 到 10 个页面为 2 积分。以错误结束的调用不收费。

| 套餐 | 数量 | 价格 | 单价 |
| --- | --- | --- | --- |
| 构建者 | 25,000 次查询 | US$41.25 | US$1.65/千次搜索 |
| 生产环境 | 100,000 次查询 | US$145 | US$1.45/千次搜索 |
| 规模 | 500,000 次查询 | US$650 | US$1.30/千次搜索 |

所有套餐均包含: 前 3 个页面读取为 Markdown · 国家、语言、时间和域名筛选 · 调用失败不计费 · 积分永不过期

**付款前须知**

- 最低充值 US$25。 用加密货币充值一次，即可从余额中购买任意套餐。
- 余额中的资金不会过期，你随时可以用它购买搜索积分。当积分包的价格低于最低充值额时，你仅为达到该最低充值额而支付的部分，可在付款后 30 天内应要求退还给你，以 USDT 或 USDC 支付，前提是这笔钱尚未使用。余额的其余部分不予退还，除非法律要求退还.
- 付款在区块链上核实后即到账。 网络确认的通常时间： BTC ≈ 20 分钟 · USDT TRC-20 ≈ 1 分钟 · USDT ERC-20 ≈ 5 分钟 · USDC ERC-20 ≈ 5 分钟 · ETH ≈ 5 分钟 · SOL ≈ 1 分钟 · LTC ≈ 15 分钟

## 深度研究：常见问题

### 应该用哪个模型来写报告？

任何上下文足够长的模型都行。API 返回的是来源，而不是写好的答案：由你自己的模型读取页面、撰写回复并引用 URL，因此你可以用大模型来写最终报告，用小模型来规划查询。

### 我能把研究限制在可信站点上吗？

可以。传入 `include_domains`（最多 20 个域名），或者传入 `exclude_domains` 来排除你不想被引用的站点。

### agent 能只研究近期事件吗？

可以。把 `time_range` 设为 `day`、`week`、`month` 或 `year`，并用 `topic=news` 获取新闻报道。

### 如何让一次研究运行控制在预算内？

在代码里固定轮数和每轮查询数，而不是在提示词里。这样每份报告的成本在开始前就已知。

## 来源

1. [Exa 定价](https://exa.ai/pricing) — Exa (read 2026-10-22)
2. [You.com API 定价](https://you.com/pricing) — You.com (read 2026-10-22)
3. [Parallel 定价](https://parallel.ai/pricing) — Parallel Web Systems (read 2026-10-22)
4. [Linkup 定价](https://docs.linkup.so/pages/documentation/development/pricing) — Linkup (read 2026-10-22)

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LLMWebSearch: LLMWebSearch 是一款面向 AI 智能体的网页搜索 API，返回排序后的搜索结果，并附带热门页面的 Markdown 格式内容，采用加密货币支付，无需上传证件。预付费积分低至 US$1.20/千次搜索，永不过期。无 KYC——无需证件、无需自拍、无需提交任何文件。加密货币支付。