Busca web nativa do LLM vs SERP API: custo por resposta
Claude e OpenAI cobram $10 por 1.000 buscas mais os tokens do resultado. Medimos o lado dos tokens em 20 perguntas e calculamos 1.000 respostas nos dois modelos.
Em outubro de 2026, a Anthropic e a OpenAI listam suas ferramentas de busca na web nativas a $10 por 1.000 buscas e cobram o conteúdo recuperado como tokens de entrada por cima. Uma SERP API que entrega ao modelo apenas títulos, links e snippets injeta cerca de 360 tokens por busca, em vez de milhares. No nosso exemplo, 1.000 respostas com duas buscas cada custam $6,46 desse jeito, contra uma estimativa de $44,00 com a ferramenta hospedada (modelo de $2 por milhão de tokens). A diferença está sobretudo nos tokens, não na tarifa por busca.
Quanto cobram as ferramentas de busca nativas?
Preços de tabela oficiais, lidos em 19 de outubro de 2026:
| Ferramenta | Tarifa de busca | Conteúdo do resultado |
|---|---|---|
| Claude web search | $10 por 1.000 buscas | Tokens de entrada, no mesmo turno e nos turnos seguintes |
| OpenAI web search | $10,00 por 1.000 chamadas | Cobrado pela tarifa de tokens do modelo |
| OpenAI preview, modelos sem raciocínio | $25,00 por 1.000 chamadas | Grátis |
| Gemini grounding, Gemini 3 e posteriores | $14 por 1.000 consultas depois de 5.000 grátis por mês | Por consulta de busca realizada |
A Anthropic precifica a ferramenta em “$10 por 1.000 buscas, mais os custos padrão de tokens do conteúdo gerado pela busca” e não cobra uma busca que dá erro. A OpenAI acrescenta que, no gpt-4o-mini e no gpt-4.1-mini, o conteúdo é cobrado como 8.000 tokens de entrada fixos por chamada. Nenhuma das duas páginas diz quantos tokens uma busca típica injeta, e o guia da OpenAI afirma que search_context_size “não define uma contagem exata de tokens”.
Quantos tokens uma busca coloca no contexto?
Em 19 de outubro de 2026 passamos 20 perguntas de pesquisa pelo /serp do FastAF: 20 de 20 retornaram 200 a 5 créditos, com mediana de 10 resultados orgânicos. Montamos o texto que você entregaria a um modelo e contamos os tokens com 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))| O que vai para o modelo | Mediana de tokens | Faixa |
|---|---|---|
JSON bruto do /serp |
2.285 | 1.815 a 4.673 |
| 5 primeiros resultados, título + link + snippet | 362 | 277 a 462 |
| 10 primeiros resultados, título + link + snippet | 698 | 491 a 817 |
| Uma página por trás desses links, em Markdown | 4.912 | 10 a 138.718 |
A última linha vem de buscar os 5 primeiros links de cada pergunta com /scrape?formats=markdown: 96 de 100 requisições funcionaram a 1 crédito cada (as 4 falhas não foram cobradas), e 16 dessas páginas tinham menos de 500 tokens. As cinco páginas de uma mesma pergunta somavam, juntas, uma mediana de 25.399 tokens.
Não chamamos as ferramentas hospedadas, então não sabemos o que elas injetam nessas perguntas. Os números documentados ficam na faixa do tamanho de uma página: o exemplo de resposta da Anthropic para uma pergunta de uma busca mostra 6.039 tokens de entrada, e os modelos mini da OpenAI cobram 8.000 fixos. O tokenizador é o da OpenAI, então as contagens do Claude vão diferir.
Quanto custa uma resposta, e não uma busca?
Uma resposta é um pacote: S buscas, T tokens injetados por busca, R vezes que esses tokens são lidos como entrada. Uma pergunta de um só passo tem R = 1. Um loop de agente, ou um chat com perguntas de acompanhamento, relê esses tokens a cada turno, e a Anthropic diz que os resultados contam como tokens de entrada “nos turnos seguintes da conversa”. O custo por resposta é S x tarifa + S x T x R x preço de entrada; os tokens de saída são iguais dos dois lados, então ficam de fora.
Exemplo: 1.000 respostas, 2 buscas cada, Claude Sonnet 5.5 a $2 por milhão de tokens de entrada (preços da Anthropic). A linha da ferramenta hospedada assume 6.000 tokens por busca, em linha com o exemplo de 6.039 da Anthropic.
| Configuração | Tarifas de busca | Tokens, lidos uma vez | Total | Lidos em 3 turnos |
|---|---|---|---|---|
| Ferramenta hospedada, ~6.000 tokens por busca (estimativa) | $20,00 | $24,00 | $44,00 | $92,00 |
| FastAF só com snippets, pacote Starter ($2,50 por 1.000 buscas) | $5,00 | $1,46 | $6,46 | $9,39 |
| FastAF snippets + 2 páginas lidas por resposta, pacote Starter | $6,00 | $21,11 | $27,11 | $69,34 |
No pacote Business ($1,33 por 1.000 buscas), o total só com snippets fica em cerca de $4,13. A linha três importa: se o agente lê duas páginas completas por resposta, a conta de tokens fica parecida com a da ferramenta hospedada e você economiza apenas a diferença de tarifa. A grande diferença aparece quando os snippets bastam.
Duas outras alavancas. Prompt caching: a página de preços lista os acertos de cache do Sonnet 5.5 a $0,10 por milhão de tokens, um vigésimo da entrada nova. Escolha do modelo: os mesmos 12.000 tokens injetados custam $0,0012 no Haiku 5.5 e $0,048 no Opus 5.5, então num modelo barato a tarifa de $0,02 domina.
Quando a ferramenta nativa é a melhor escolha?
Com frequência:
- O tempo de setup é o custo. Uma entrada no array
tools, sem wrapper, sem segundo fornecedor. Com algumas centenas de respostas por mês, a tarifa é arredondamento perto de uma hora de engenharia. - As citações são o produto. As duas ferramentas devolvem citações estruturadas ligadas ao texto da resposta. Reconstruir isso em cima de snippets dá trabalho.
- Você quer que o modelo ranqueie e leia. A recuperação do próprio provedor escolhe trechos para o modelo, o que pode ser melhor que cinco snippets quando a resposta está dentro de uma página.
Uma SERP API ganha em volume, quando você quer 5 créditos fixos por busca com saldo pré-pago (veja o padrão de teto de gastos), quando precisa escolher país ou idioma, ou quando quer a mesma busca sob qualquer modelo. Preços dos fornecedores: custo de uma SERP API por 1.000 buscas. Pipeline: SERP APIs para RAG e grounding.
Como montar a configuração mais barata?
Exponha uma ferramenta de busca que devolve o texto compacto acima e uma segunda ferramenta que busca uma página só quando o modelo pede: 5 créditos por busca, 1 por página estática, nada por requisições que falham. Via MCP as mesmas ferramentas chegam ao Claude Code, ao Cursor ou ao Codex, como no post sobre a configuração do MCP. Duas chamadas de produção em 19 de outubro de 2026 retornaram 200 em 4,5 s e 3,8 s, cada uma cobrando 5 créditos. Veja a página da Google SERP API e a documentação.
Resumindo
Claude e OpenAI cobram $10 por 1.000 buscas (Gemini $14 depois de uma franquia grátis) mais os tokens injetados, que a Anthropic cobra de novo nos turnos seguintes. Medimos 362 tokens por busca para texto de título, link e snippet contra uma mediana de 4.912 para uma página; a $2 por milhão de tokens, 1.000 respostas de duas buscas saíram a $6,46 contra uma estimativa de $44,00, e a diferença diminui se o seu agente lê páginas completas. Use a ferramenta nativa quando quiser zero de setup e citações prontas, e uma SERP API para volume e custo previsível. Os 500 créditos grátis não exigem cartão: pegue uma chave.