ウェブを読むAIエージェントは2種類のコストを支払う。1つ目は検索料だ。検索やフェッチAPIがリクエストごとに課金する金額である。2つ目はモデル処理のコストだ。取得したページからAIモデルに渡されるコンテンツはトークンを消費し、推論や生成される応答がさらなるコストを上乗せする。 TinyFishは、AIエージェント向けのウェブインフラ企業であり、チームはモデルに予算を割り当てる一方で、取得したコンテンツがどれほどモデルを圧迫しているかを過小評価していると主張する。
この記事では、トークンの計算、コンテキストウィンドウへの影響、そして Artificial Analysis Search APIリーダーボード が示していることと示していないことについて解説する。
TL;DR
- 動作基盤: TinyFishは、検索、取得、ライブウェブサイトとのやり取りのために設計された ウェブネイティブAIモデル を使用している。このモデルはTinyFishが管理するインフラ上で動作し、クラウドブラウザフリートがページをレンダリングし、ウェブサイトとのやり取りを処理する。ローカルGPUは不要。アクセスはREST、PythonおよびTypeScript SDK、CLI、またはMCP経由で行える。
- パフォーマンス: 2026年9月28日のArtificial Analysisのスナップショットでは、TinyFish Search(web)は1,000ベンチマークタスクあたり9.30ドルでスコア71を記録し、タスクあたり59.0秒(モデル+検索時間)である。
- 利点: レート制限内での検索料0ドル(Search:毎分30リクエスト、毎時500リクエスト、Fetch:毎分150URL、1日1,000URL)、およびリーダーボードに表示されている12構成の中で最も低い総コスト。
- トレードオフ: 表示されている構成の中で2番目に長いタスクあたりの時間、および内蔵モデルを交換できないAgent製品であること。
- スコア: 表示されている最高は80のPerplexity Search(medium)。最低は71のTinyFish Search(web)。検索なしのベースラインは33。
検索料 vs モデル処理コスト
検索およびフェッチAPIは通常、リクエストごとまたはページごとに課金する。返されたものはそのままモデルのコンテキストに入り、入力トークンとして課金される。推論と出力トークンはその上に加算される。
企業は現在、各タスクを最も安価で能力のあるモデルにルーティングしており、80以上のプロバイダーから400以上のモデルをつなぐゲートウェイである StripeがOpenRouterの買収に合意、80社以上のプロバイダーから400以上のモデルに対応するゲートウェイです。ルーティングはトークンあたりの価格を下げます。しかし、取得したページに含まれるトークン数は変わりません。
無料のSearchとFetchにより、制限内であればTinyFishの検索料は不要になる。しかし、下流のモデルには依然として推論コストがかかる。だからこそ、返される各ページのサイズが重要になるのだ。
1ページはトークンでどれくらいの大きさか?
TinyFishは2026年6月2日に、45のURLと5つのプロバイダーをデフォルト設定で対象とする フェッチ品質評価 2026年6月2日に、デフォルト設定で45のURLと5つのプロバイダーを対象に実施しました。本文が約4,300文字のDaily Mailの記事1本について、各プロバイダーが返した結果は次のとおりです。
| プロバイダー | 返された文字数 | 推定トークン数* | $1 / 1Mトークン時の入力コスト* |
| TinyFish Fetch | 4,737 | ~1,184 | ~$0.00118 |
| Exa Contents | 65,793 | ~16,448 | ~$0.01645 |
| Firecrawl Scrape | 171,095 | ~42,774 | ~$0.04277 |
| Tavily Extract | 46,433 | ~11,608 | ~$0.01161 |
| Parallel Extract | 600（抜粋であり、記事そのものではない） | ~150 | ~$0.00015 |
*Marktechpostによる計算: トークンあたり約4文字、入力価格は参考として$1 / 1Mトークンと仮定。入力処理のみで、取得料金、推論、出力は含まない。実際の数値はトークナイザーにより異なります。文字数はTinyFishの評価によるもの。
この例では、FirecrawlはTinyFishの約36倍の文字数を返しました。Parallelも完全な記事ではなく抜粋のみを返したため、その少ない出力はフルページの抽出結果と直接比較することはできません。
これは抽出出力のサイズがトークン消費に与える影響を示すものですが、差は単一のウェブページに由来するものであり、すべてのウェブサイトに一般化すべきではありません。30,000文字を超える出力は判定前に切り詰められたため、それらの割合はこの個別ページの比較には使用されていません。
コンテキスト制限と繰り返し呼び出し
抽出されたすべての文字がフィルタリング、切り詰め、要約なしに同じコンテキストに入ると仮定します。約42,774トークンを含むページは、128Kトークンのコンテキストウィンドウの約3分の1を消費します。このようなページ3件であれば約128,322トークンが必要となり、システム指示、会話履歴、エージェントの応答のための余地はほとんど、あるいはまったく残りません。
エージェントループはコンテキストを再送信します。Artificial Analysisによれば、各ターンで会話全体が再送信され、以前の入力はモデルのキャッシュ入力価格で課金されます。キャッシュは、ノイズの多いページを再読み込みするコストを下げますが、ゼロにはならず、ページは引き続きウィンドウを占有します。
TinyFishの社内評価では、結果がカバーとみなされるのは最低1,000文字以上で、判定された信号比率が30%を超える場合に限られました。カバレッジはTinyFish 93%、Tavily 80%、Exa 73%、Firecrawl 62%、Parallel 58%でした。利用可能な結果のみに限ると、信号の中央値はTinyFishが90.5%、Exaが89.7%でした。TinyFishが自社でテストを実施したもので、サンプルは45 URLであり、ニュースページがこの差の大半を占めています。
なぜTinyFishは検索を無料にするのか
TinyFishは検索を、通常のソフトウェアにおけるDNSやストレージのように、実行の中の1つのオペレーションとして位置づけています。予約、比較、フォーム入力を行うエージェントは、どの検索システムがページを見つけたかではなく、作業が完了したかどうかを気にすべきです。
TinyFishは、検索を無料で提供できる価格設定をインフラの3つの側面に帰しています:
- 共有インフラ: TinyFishは、Searchが製品になる前に、ブラウザフリート、ステルスシステム、セッションハイドレーション、エラスティックなスケーリングを構築しました。TinyFishはこれが検索の限界経済性を変えると述べています。ただし、インフラの運用が無料になるわけではありません。
- 特化型モデル: TinyFishは、自社のウェブネイティブAIモデルが検索、フェッチ、ライブサイトとのやり取りのために設計されていると述べています。その開発はエージェントの運用軌跡と大量の検索アクティビティに基づいており、中間的なウェブタスクにおける汎用モデルへの依存を減らすのに役立っています。
- 巨大インデックスを持たない: TinyFishは、インデックス企業になるよりも、仕事がどのように行われるかを学ぶことを望んでいると述べています。
TinyFishはAgentとBrowserの利用に対して別途課金しますが、SearchとFetchは公開されている上限内で無料のままです。 pricing pageによると、Searchは毎分30リクエスト、毎時500リクエストまで無料です。Fetchは毎分150 URL、1日1,000 URLまで無料です。どちらもWallet残高が$0でも動作し続けます。Agentは1ステップ$0.016で同時実行2件、Browserは1分$0.002で5セッションです。新規アカウントには$8のWallet資金が付与されます。
ベンチマークが示すもの、示さないもの
Artificial Analysisは回答モデルを固定し(GPT-5.6 Luna、medium)、検索プロバイダのみを変更します。モデルコストには入力、キャッシュ、推論、出力トークンが含まれます。プロバイダ間の差異は、返されるペイロード、モデルが実行する検索の回数、推論の量を反映しています。
2026年9月28日時点のスナップショットでは、表示されている12の構成全体で、モデルコストは1,000タスクあたり$8.04から$21.65の範囲です。これらは13プロバイダの26製品に基づいています。TinyFishは検索$0に加えてモデル$9.30を提示しており、表示されている中で最も低い合計です。
トレードオフ: TinyFishのSearch Indexスコアは71で、表示されている構成の中で最も低く、DeepSearchQA F1は67でした。ベンチマーク時間はタスクあたり約59秒で、これは推定されたモデル処理時間と実測された検索時間を組み合わせたものであり、APIレイテンシのみを表すものではありません。Artificial Analysisは独自の共有抽出レイヤーを使用しているため、結果はTinyFish Fetchを直接測定するものではありません。同様に、1,000タスクあたりのベンチマークコストを1,000リクエストあたりのAPI価格と混同すべきではありません。1つのタスクに複数の検索が含まれる可能性があるためです。
TinyFishと最も近い競合との比較
この表は、Artificial AnalysisのリーダーボードとTinyFishのフェッチテストの両方に登場する3つの選ばれた競合を対象としています。
| 機能 | TinyFish | Exa | Firecrawl | Parallel |
| Search価格 | 無料(毎分30、毎時500) | 1kリクエストあたり$4から(Instant、最大10結果)。$7 Fast/Auto。追加結果は課金 | 10結果あたり2クレジット | 1kリクエストあたり$1から$5(10結果) |
| ページフェッチ / 抽出 | 無料(150/分、1,000/日) | コンテンツタイプごとに1kページあたり1ドル | 1ページあたり1クレジット | 1kあたり1ドル |
| 無料枠 | 残高0ドルでのSearchおよびFetch、 plus 8ドルのWallet | 月額$10クレジット | 月1,000クレジット | 月額$5クレジット（エンドポイントにより最大5,000リクエスト） |
| 有料の自動化またはリサーチ製品** | Agentは$0.016/ステップ、Browserは$0.002/分 | Agent（リサーチ）は$0.012/ランから | Interact（ブラウザ）は2クレジット/分 | Task API（リサーチ）は$0.005から$2.40/リクエスト |
| AA Search Index | 71 | 74（auto） | 73 | 75（advanced） |
| 1kベンチマークタスクあたりのAA検索＋モデルのコスト（$） | $0 + $9.30 | $65.57 + $17.73 | $30.48 + $12.09 | $47.93 + $11.29 |
| タスクあたりのAA所要時間（モデル＋検索） | 59.0秒 | 32.3秒 | 62.0秒 | 41.9秒 |
| 取得カバレッジ（TinyFish社内評価、2026年6月） | 93% | 73% | 62% | 58% |
**ブラウザ操作とリサーチタスクは異なる能力であるため、これらの価格は直接比較できません。価格は2026年10月7日時点で確認： TinyFish, Exa, Firecrawl, Parallel。ベンチマークデータ： Artificial Analysis （2026年9月28日）およびその 手法。カバレッジ： TinyFish社内評価（2026年6月）で、第三者ベンチマークとは別個の単一ベンダーテストです。
主なポイント
- エージェントは検索手数料に加え、取得したすべてのコンテンツに対するモデル処理コストを支払うことになる。
- 同じ記事で、推定トークン数はプロバイダーによって約1,184から約42,774の範囲に及びました。
- フィルタリングされていない大きなページ3つで、128Kトークンのウィンドウを超える可能性があります。
- Free SearchとFetchは、TinyFishの検索料金をなくすものであり、モデルのコストをなくすものではありません。
- TinyFishはArtificial Analysisで表示される合計コストは最も低かったものの、表示されるスコアも最も低かったです。
本記事の示唆に富む知見とリソースをご提供いただいたTinyfishチームに感謝いたします。この記事はTinyFishの提供でお送りします。
投稿 TinyFish、検索を無料化：AIエージェントがウェブを読むのに実際にかかるコストとは は最初に MarkTechPost.