Búsqueda web de Claude y OpenAI vs SERP API: coste por respuesta
Claude y OpenAI cobran 10 $ por 1.000 búsquedas más los tokens de los resultados. Medimos los tokens en 20 preguntas y calculamos el coste de 1.000 respuestas de las dos formas.
A octubre de 2026, Anthropic y OpenAI publican su tool de búsqueda web integrada a 10 $ por 1.000 búsquedas, y además facturan como tokens de entrada el contenido recuperado. Una SERP API que le pasa al modelo solo títulos, enlaces y snippets inyecta unos 360 tokens por búsqueda en lugar de miles. En nuestro ejemplo, 1.000 respuestas de dos búsquedas cuestan 6,46 $ de ese modo frente a unos 44,00 $ estimados con la tool alojada (con un modelo de 2 $ por millón de tokens). La diferencia está sobre todo en los tokens, no en la tarifa por búsqueda.
¿Qué cobran las tools de búsqueda web integradas?
Precios de lista oficiales, consultados el 19 de octubre de 2026:
| Tool | Tarifa por búsqueda | Contenido de los resultados |
|---|---|---|
| Claude web search | 10 $ por 1.000 búsquedas | Tokens de entrada, en el mismo turno y en los siguientes |
| OpenAI web search | 10,00 $ por 1.000 llamadas | Se factura a las tarifas de tokens del modelo |
| Preview de OpenAI, modelos sin razonamiento | 25,00 $ por 1.000 llamadas | Gratis |
| Gemini grounding, Gemini 3 y posteriores | 14 $ por 1.000 consultas tras 5.000 gratis al mes | Por cada consulta de búsqueda realizada |
Anthropic fija el precio de la tool en “10 $ por 1.000 búsquedas, más los costes estándar de tokens del contenido generado por la búsqueda” y no cobra una búsqueda que falla. OpenAI añade que en gpt-4o-mini y gpt-4.1-mini el contenido se factura como 8.000 tokens de entrada fijos por llamada. Ninguna de las dos páginas dice cuántos tokens inyecta una búsqueda típica, y la guía de OpenAI indica que search_context_size “no fija un número exacto de tokens”.
¿Cuántos tokens mete una búsqueda en el contexto?
El 19 de octubre de 2026 pasamos 20 preguntas de investigación por /serp de FastAF: las 20 devolvieron 200 a 5 créditos, con una mediana de 10 resultados orgánicos. Construimos el texto que le darías a un modelo y contamos los tokens con tiktoken (o200k_base):
import os, requests
r = requests.get("https://api.fastaf.co/v1/serp",
params={"query": "best vector database for RAG", "country": "us"},
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FASTAF_API_KEY']}"})
top5 = r.json()["organic_results"][:5]
text = "\n\n".join(f"{i}. {x['title']}\n{x['link']}\n{x.get('snippet', '')}"
for i, x in enumerate(top5, 1))| Qué llega al modelo | Mediana de tokens | Rango |
|---|---|---|
JSON bruto de /serp |
2.285 | de 1.815 a 4.673 |
| Los 5 primeros resultados, título + enlace + snippet | 362 | de 277 a 462 |
| Los 10 primeros resultados, título + enlace + snippet | 698 | de 491 a 817 |
| Una página detrás de esos enlaces, en Markdown | 4.912 | de 10 a 138.718 |
La última fila sale de descargar los 5 primeros enlaces de cada pregunta con /scrape?formats=markdown: 96 de 100 descargas funcionaron a 1 crédito cada una (las 4 que fallaron no se cobraron), y 16 de esas páginas tenían menos de 500 tokens. Las cinco páginas de una misma pregunta sumaban una mediana de 25.399 tokens.
No llamé a las tools alojadas, así que no puedo decir qué inyectan para estas preguntas. Las cifras documentadas están en el orden de magnitud de una página: la respuesta de ejemplo de Anthropic para una pregunta con una búsqueda muestra 6.039 tokens de entrada, y los modelos mini de OpenAI facturan 8.000 fijos. El tokenizador es el de OpenAI, así que el recuento de Claude será distinto.
¿Cuánto cuesta una respuesta, no una búsqueda?
Una respuesta es un paquete: S búsquedas, T tokens inyectados por búsqueda, R veces que esos tokens se leen como entrada. Una pregunta de un solo turno tiene R = 1. Un bucle de agente o un chat con preguntas de seguimiento los vuelve a leer en cada turno, y Anthropic dice que los resultados cuentan como tokens de entrada “en los turnos siguientes de la conversación”. El coste por respuesta es S x tarifa + S x T x R x precio de entrada; los tokens de salida son iguales en ambos lados, así que los dejamos fuera.
Ejemplo: 1.000 respuestas, 2 búsquedas cada una, Claude Sonnet 5.5 a 2 $ por millón de tokens de entrada (precios de Anthropic). La fila de la tool alojada asume 6.000 tokens por búsqueda, en línea con el ejemplo de 6.039 de Anthropic.
| Configuración | Tarifas de búsqueda | Tokens, leídos una vez | Total | Leídos en 3 turnos |
|---|---|---|---|---|
| Tool alojada, ~6.000 tokens por búsqueda (estimación) | 20,00 $ | 24,00 $ | 44,00 $ | 92,00 $ |
| FastAF solo snippets, pack Starter (2,50 $ por 1.000 búsquedas) | 5,00 $ | 1,46 $ | 6,46 $ | 9,39 $ |
| FastAF snippets + 2 páginas descargadas por respuesta, pack Starter | 6,00 $ | 21,11 $ | 27,11 $ | 69,34 $ |
Con el pack Business (1,33 $ por 1.000 búsquedas) el total de solo snippets baja a unos 4,13 $. La tercera fila es importante: si el agente lee dos páginas completas por respuesta, la factura de tokens es casi la misma que la de la tool alojada y solo ahorras la diferencia de tarifa. La gran diferencia aparece cuando los snippets bastan.
Hay otras dos palancas. El prompt caching: la página de precios indica que los aciertos de caché de Sonnet 5.5 cuestan 0,10 $ por millón de tokens, una veinteava parte de la entrada nueva. Y la elección del modelo: los mismos 12.000 tokens inyectados cuestan 0,0012 $ en Haiku 5.5 y 0,048 $ en Opus 5.5, así que con un modelo barato la tarifa de 0,02 $ domina.
¿Cuándo es mejor la tool integrada?
A menudo:
- El coste es el tiempo de integración. Una entrada en el array
tools, sin wrapper, sin segundo proveedor. Con unos pocos cientos de respuestas al mes, la tarifa es un error de redondeo al lado de una hora de ingeniería. - Las citas son el producto. Las dos tools devuelven citas estructuradas ligadas al texto de la respuesta. Reconstruir eso a partir de snippets es trabajo.
- Quieres que el modelo ordene y lea. La recuperación del proveedor elige pasajes para el modelo, y eso puede superar a cinco snippets cuando la respuesta está dentro de una página.
Una SERP API gana con volumen, cuando quieres 5 créditos fijos por búsqueda con un saldo prepagado (mira el patrón del límite de gasto), cuando necesitas elegir país o idioma, o cuando quieres la misma búsqueda con cualquier modelo. Precios de los proveedores: coste de una SERP API por cada 1.000 búsquedas. El pipeline: SERP API para RAG y grounding.
¿Cómo consigo la configuración más barata?
Expón una tool de búsqueda que devuelva el texto compacto de arriba y una segunda tool que descargue una página solo cuando el modelo la pida: 5 créditos por búsqueda, 1 por página estática, nada por las solicitudes que fallan. Por MCP, las mismas tools llegan a Claude Code, Cursor o Codex, como en el post de configuración de MCP. Dos llamadas de producción el 19 de octubre de 2026 devolvieron 200 en 4,5 s y 3,8 s, cada una por 5 créditos. Mira la página de la Google SERP API y la documentación.
En resumen
Claude y OpenAI cobran 10 $ por 1.000 búsquedas (Gemini 14 $ tras una cuota gratuita) más los tokens inyectados, que Anthropic vuelve a facturar en los turnos siguientes. Medimos 362 tokens por búsqueda para título, enlace y snippet, frente a una mediana de 4.912 para una página; a 2 $ por millón de tokens, eso dejó 1.000 respuestas de dos búsquedas en 6,46 $ frente a unos 44,00 $ estimados, y la diferencia se reduce si tu agente descarga páginas completas. Usa la tool integrada si quieres cero configuración y citas ya listas, y una SERP API para volumen y coste predecible. Los 500 créditos gratis no piden tarjeta: consigue una clave.