
AI 에이전트용 검색 API 4종을 비교한 테스트에서 Exa는 검색 질의 40개 중 31개에서 가장 좋은 결과를 냈고, Firecrawl은 페이지 40개 중 37개에서 쓸 만한 내용을 가져왔다. 다만 테스트는 각 질의를 한 번씩 실행했고 무료 요금제를 중심으로 진행했으므로, 속도와 결과는 참고값으로 봐야 한다.
테스트는 2026년 10월 23일 진행됐다. Python 3.15.1이 공개된 지 이틀 뒤 최신 안정 버전을 물었을 때, Exa만 3.15.1 릴리스 페이지를 찾았다. Firecrawl, Tavily, DeepSeek 결과에는 여전히 3.15.0이나 3.14를 가리키는 페이지가 포함됐다.
- 최신 사실·뉴스·연구 검색에는 Exa가 가장 강했다. 연구·유사 사례 탐색 8개 질의에서도 모두 앞섰다.
- URL에서 본문을 가져오거나 PDF를 읽고 사이트를 크롤링할 때는 Firecrawl이 가장 적합했다. 테스트한 PDF 10개를 모두 처리했다.
- DeepSeek는 검색과 가져오기 모두 1,000회당 0.75달러로 가장 저렴했지만 PDF를 하나도 가져오지 못했고, 데이터가 중국에 저장된다는 개인정보 조건도 있다.
- Tavily는 검색 결과가 가장 짧아 모델 입력량을 줄이는 데 유리했지만, 어떤 테스트 범주에서도 단독 1위를 차지하지 못했다.
검색 평가에서는 Exa가 최신 사실, 뉴스, 코딩 문서, 연구, 지역·비영어 질의에서 대체로 우세했다. 최근 뉴스 질의 8개에 대해 Exa는 관련 결과를 40개 중 39개 제공했고 DeepSeek는 40개 모두 제공했다. 코딩 문서 검색에서는 Exa가 공식 문서를 8개 중 8개 질의에서 찾았으며, Tavily도 공식 문서에 맞는 짧은 발췌문을 제공하는 경우가 있었다.
페이지 가져오기에서는 Firecrawl이 주요 사실의 평균 85%를 찾았고 Tavily 74%, Exa 69%, DeepSeek 41%였다. Firecrawl은 자바스크립트 기반 페이지와 PDF에서 강했지만, 인스타그램은 지원하지 않는다고 응답했고 링크드인 기업 페이지에는 별도 설정이 필요했다. 남아프리카공화국 정부 사이트에서는 브라우저로는 열리는 페이지에 서버 오류가 두 차례 발생했다. DeepSeek는 지원하지 않는 콘텐츠 형식에 대해 PDF마다 404를 반환했다.
사이트 크롤링 비교는 docs.astral.sh/uv와 docusaurus.io/docs에서 각각 최대 25페이지를 대상으로 했다. Firecrawl은 두 사이트 모두 25페이지를 가져왔다. Tavily는 기본 설정에서 사이트 밖으로 이동하거나 빈 결과를 내는 경우가 있었고, allow_external: false 설정에서도 실행마다 최대 한 페이지만 반환했다. Exa와 DeepSeek는 크롤링 기능을 제공하지 않는다.
요금은 2026년 10월 23일 기준이다. Firecrawl, Exa, Tavily는 무료 이용분을 제공했고 DeepSeek API는 무료 요금제가 없어 최소 2달러를 충전해야 했다. Firecrawl은 무료 월 1,000 크레딧을 제공하지만 PDF는 페이지당 추가 크레딧이 든다. 테스트에서는 PDF 10개가 564크레딧을 사용했고, 전체 사용량은 1,000크레딧 중 992크레딧이었다. 1,000회 검색 기준 DeepSeek는 0.75달러, Exa는 7달러, Tavily는 기본 8달러·고급 16달러였다. Firecrawl은 취미 요금제 기준 링크와 설명만 약 7.60달러, 페이지 5개를 가져오면 약 26.60달러로 계산됐다.
DeepSeek Search API는 2026년 10월 17일 출시됐다. 검색어는 128자 이내여야 하고, 결과 URL 중복 제거 기능은 없다. 개인정보 처리방침에 따르면 개인 데이터는 중국에 저장되며 검색 키워드는 공개되지 않은 제3자 검색 API와 공유된다. Search Engine Journal 보도는 Bocha가 DeepSeek의 웹 검색 공급자라고 밝힌 점을 언급한다. 고객 질의를 보내기 전에는 조직의 규정 준수 담당자와 확인할 필요가 있다.
검색 결과를 구글 결과 페이지의 JSON으로 제공하는 SERP API는 여기서 비교한 도구들과 다른 제품군이다. 해당 범주는 SERP API 비교에서 다룬다. 에이전트 설정을 더 자세히 비교한 자료는 Firecrawl과 Tavily 비교에서 볼 수 있다.
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