Recherche web intégrée au LLM ou SERP API : coût par réponse
Claude et OpenAI facturent 10 $ pour 1 000 recherches, plus les tokens des résultats. Nous avons mesuré la part des tokens sur 20 questions et chiffré 1 000 réponses des deux façons.
En octobre 2026, Anthropic et OpenAI affichent tous deux leur outil de recherche web intégré à 10 $ pour 1 000 recherches, et facturent en plus le contenu récupéré comme des tokens d’entrée. Une SERP API qui ne remet au modèle que les titres, les liens et les extraits injecte environ 360 tokens par recherche, au lieu de plusieurs milliers. Sur notre exemple chiffré, 1 000 réponses à deux recherches coûtent 6,46 $ de cette façon, contre environ 44,00 $ avec l’outil hébergé (modèle à 2 $ le million de tokens). L’écart vient surtout des tokens, pas du tarif par recherche.
Combien facturent les outils de recherche web intégrés ?
Tarifs publics officiels, relevés le 19 octobre 2026 :
| Outil | Tarif de recherche | Contenu des résultats |
|---|---|---|
| Claude web search | 10 $ pour 1 000 recherches | Tokens d’entrée, dans le même tour et dans les tours suivants |
| OpenAI web search | 10,00 $ pour 1 000 appels | Facturé au tarif en tokens du modèle |
| OpenAI preview, modèles sans raisonnement | 25,00 $ pour 1 000 appels | Gratuit |
| Gemini grounding, Gemini 3 et suivants | 14 $ pour 1 000 requêtes après 5 000 gratuites par mois | Par requête de recherche effectuée |
Anthropic tarife l’outil à « 10 $ pour 1 000 recherches, plus les coûts en tokens habituels pour le contenu généré par la recherche », et ne facture pas une recherche qui échoue. OpenAI précise que sur gpt-4o-mini et gpt-4.1-mini le contenu est facturé à un forfait fixe de 8 000 tokens d’entrée par appel. Aucune des deux pages ne dit combien de tokens une recherche typique injecte, et le guide d’OpenAI indique que search_context_size « ne fixe pas un nombre exact de tokens ».
Combien de tokens une recherche met-elle dans le contexte ?
Le 19 octobre 2026, nous avons passé 20 questions de recherche dans /serp de FastAF : 20 sur 20 ont renvoyé 200 à 5 crédits, avec une médiane de 10 résultats organiques. Nous avons construit le texte que vous donneriez à un modèle et compté les tokens avec 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))| Ce qui part vers le modèle | Tokens (médiane) | Plage |
|---|---|---|
JSON brut de /serp |
2 285 | 1 815 à 4 673 |
| 5 premiers résultats, titre + lien + extrait | 362 | 277 à 462 |
| 10 premiers résultats, titre + lien + extrait | 698 | 491 à 817 |
| Une page derrière ces liens, en Markdown | 4 912 | 10 à 138 718 |
La dernière ligne vient de la récupération des 5 premiers liens de chaque question avec /scrape?formats=markdown : 96 récupérations sur 100 ont fonctionné à 1 crédit chacune (les 4 échecs n’ont pas été facturés), et 16 de ces pages faisaient moins de 500 tokens. Les cinq pages d’une même question totalisaient en médiane 25 399 tokens.
Je n’ai pas appelé les outils hébergés, donc je ne peux pas dire ce qu’ils injectent pour ces questions. Les chiffres documentés sont de l’ordre d’une page : l’exemple de réponse d’Anthropic pour une question à une recherche montre 6 039 tokens d’entrée, et les modèles mini d’OpenAI facturent un forfait de 8 000. Le tokenizer est celui d’OpenAI, donc les comptes côté Claude seront différents.
Combien coûte une réponse, et non une recherche ?
Une réponse est un lot : S recherches, T tokens injectés par recherche, R fois où ces tokens sont relus en entrée. Une question ponctuelle a R = 1. Une boucle d’agent ou un chat avec des relances les relit à chaque tour, et Anthropic précise que les résultats comptent comme des tokens d’entrée « dans les tours de conversation suivants ». Le coût par réponse est S x tarif + S x T x R x prix d'entrée ; les tokens de sortie sont identiques des deux côtés, on les laisse donc de côté.
Exemple chiffré : 1 000 réponses, 2 recherches chacune, Claude Sonnet 5.5 à 2 $ le million de tokens d’entrée (tarifs Anthropic). La ligne de l’outil hébergé suppose 6 000 tokens par recherche, en phase avec l’exemple à 6 039 d’Anthropic.
| Configuration | Frais de recherche | Tokens, lus une fois | Total | Lus sur 3 tours |
|---|---|---|---|---|
| Outil hébergé, ~6 000 tokens par recherche (estimation) | 20,00 $ | 24,00 $ | 44,00 $ | 92,00 $ |
| FastAF extraits seuls, pack Starter (2,50 $ pour 1 000 recherches) | 5,00 $ | 1,46 $ | 6,46 $ | 9,39 $ |
| FastAF extraits + 2 pages récupérées par réponse, pack Starter | 6,00 $ | 21,11 $ | 27,11 $ | 69,34 $ |
Avec le pack Business (1,33 $ pour 1 000 recherches), le total en extraits seuls tombe à environ 4,13 $. La troisième ligne compte : si l’agent lit deux pages entières par réponse, la facture en tokens est à peu près la même que celle de l’outil hébergé et vous n’économisez que la différence de tarif. Le gros écart apparaît quand les extraits suffisent.
Deux autres leviers. Le prompt caching : la page de tarifs indique des hits de cache à 0,10 $ le million de tokens pour Sonnet 5.5, soit un vingtième de l’entrée normale. Le choix du modèle : les mêmes 12 000 tokens injectés coûtent 0,0012 $ sur Haiku 5.5 et 0,048 $ sur Opus 5.5, donc sur un modèle bon marché ce sont les 0,02 $ de frais de recherche qui dominent.
Quand l’outil intégré est-il le meilleur choix ?
Souvent :
- Le temps de mise en place est le vrai coût. Une entrée dans le tableau
tools, aucun wrapper, pas de second fournisseur. À quelques centaines de réponses par mois, le tarif est une erreur d’arrondi à côté d’une heure d’ingénierie. - Les citations sont le produit. Les deux outils renvoient des citations structurées liées au texte de la réponse. Les reconstruire à partir d’extraits est un vrai travail.
- Vous voulez que le modèle classe et lise. La récupération du fournisseur choisit des passages pour le modèle, ce qui peut battre cinq extraits quand la réponse se trouve à l’intérieur d’une page.
Une SERP API l’emporte à volume élevé, quand vous voulez un coût fixe de 5 crédits par recherche sous un solde prépayé (voir le schéma du plafond de dépense), quand vous devez choisir le pays ou la langue, ou quand vous voulez la même recherche sous n’importe quel modèle. Prix des fournisseurs : coût d’une SERP API pour 1 000 recherches. Pipeline : SERP API pour le RAG et le grounding.
Comment obtenir la configuration la moins chère ?
Exposez un outil de recherche qui renvoie le texte compact ci-dessus, et un second outil qui ne récupère une page que si le modèle le demande : 5 crédits par recherche, 1 par page statique, rien pour les requêtes échouées. Via MCP, les mêmes outils atteignent Claude Code, Cursor ou Codex, comme dans l’article sur la configuration MCP. Deux appels en production le 19 octobre 2026 ont renvoyé 200 en 4,5 s et 3,8 s, chacun facturant 5 crédits. Voir la page de la SERP API Google et la documentation.
En bref
Claude et OpenAI facturent 10 $ pour 1 000 recherches (Gemini 14 $ après une franchise gratuite) plus les tokens injectés, qu’Anthropic refacture aux tours suivants. Nous avons mesuré 362 tokens par recherche pour le texte titre, lien et extrait, contre une médiane de 4 912 pour une page ; à 2 $ le million de tokens, cela donne 1 000 réponses à deux recherches pour 6,46 $ contre environ 44,00 $ estimés, et l’écart se réduit si votre agent récupère des pages entières. Utilisez l’outil intégré pour une mise en place nulle et des citations prêtes à l’emploi, une SERP API pour le volume et un coût prévisible. Les 500 crédits gratuits n’exigent pas de carte : obtenez une clé.