Dare a un agente un motore di ricerca suo

Il tuo agente può avere già una ricerca su internet nell’applicazione o nel piano che usi. Prima di collegargli qualcos’altro, vale la pena sapere che per parecchi lavori può bastare. Non è però quella la ricerca misurata nella prova di questo articolo: qui Anthropic e OpenAI sono state chiamate tramite API, con server già configurati, chiavi e credito a consumo.

Quando non basta, la differenza è semplice da dire. Un motore di ricerca per esseri umani ti restituisce dieci collegamenti da aprire. Un motore di ricerca per agenti restituisce il contenuto già pronto da leggere, in testo, senza menu e senza banner. Cambia poco per te e cambia tutto per una macchina, che altrimenti deve scaricare ogni pagina e ripulirla da sola.

In questo articolo vediamo le quattro strade principali e a quali domande rispondono, cosa cambia rispetto alla ricerca disponibile nell’applicazione, quanto costano davvero con i numeri di una prova fatta sul serio, e come si collega uno di questi strumenti senza lasciare la chiave in giro. I prezzi sono quelli rilevati l’8 agosto 2026: in questo mercato cambiano di mese in mese, quindi vanno ricontrollati sulle pagine ufficiali prima di decidere.

Le quattro strade, e a cosa rispondono

Vengono spesso messi nello stesso elenco, ma non fanno la stessa cosa. La scelta comincia da qui, non dal prezzo.

La ricerca semantica: ti dà le fonti. È il caso di Exa. Cerca per significato invece che per parole esatte, e ti restituisce un elenco di pagine con indirizzo, titolo, data e il testo già estratto. Nessuna risposta: materiale grezzo da leggere. A leggerlo e a ragionarci sarà l’agente, e quella parte la paghi a parte.

La ricerca con estrazione in un colpo solo. È il caso di Tavily, il concorrente più diretto di Exa, integrato di serie in parecchi strumenti per sviluppatori. L’idea è la stessa, con più attenzione al fatto che il risultato arrivi già a pezzi comodi da dare in pasto a un modello.

La risposta già sintetizzata. È il caso di Perplexity. Non ti dà le fonti da leggere: ti dà la risposta scritta, in italiano, con i rimandi alle fonti in fondo. Fa già anche il lavoro di lettura, e infatti costa in modo diverso.

E poi c’è la quarta strada: la ricerca gestita dall’API del modello. Nella prova sono il web_search dell’API Anthropic e quello della Responses API di OpenAI, collegati all’agente tramite server già configurati. Il modello decide da sé quando cercare, l’API esegue una o più ricerche, gli passa i risultati e alla fine produce una risposta con le fonti. Si pagano sia le ricerche sia i token. Non va confusa con la ricerca disponibile nelle applicazioni o con le chiamate comprese in un abbonamento: qui servivano chiavi API e credito separato.

Esistono altri nomi in giro, e la lista si allunga ogni mese. Non li elenchiamo tutti: quello che conta è riconoscere a quale delle famiglie qui sopra appartiene quello che ti stanno proponendo.

La domanda vera: ti serve davvero?

Questa sezione arriva prima delle istruzioni apposta, perché è il punto in cui si decide se leggere il resto.

Per moltissimi lavori la ricerca già disponibile nell’applicazione che usi è sufficiente. Domande di attualità, verifiche di un dato, controlli su una documentazione: se il tuo piano la comprende, non devi configurare un motore esterno. Se ti stai chiedendo se collegare qualcosa, la risposta onesta comincia con «probabilmente no». Ma costi e limiti dipendono dal prodotto e dal piano: non sono quelli misurati qui per le API Anthropic e OpenAI.

Quando invece ha senso, è per una di queste tre ragioni.

1. Fai la stessa ricerca molte volte. Un’applicazione che interroga il web a ogni richiesta di un utente ha un costo per chiamata che deve poter stimare in anticipo. Quando lasci che sia il modello a decidere quante ricerche fare, il costo della singola risposta è meno prevedibile, come vedremo fra poco.
2. Vuoi decidere tu cosa entra nella conversazione. Con un motore separato scegli quante fonti, quanto testo per fonte, cosa scartare prima di passarlo al modello. Con il web search gestito dall’API è il modello a scegliere cosa cercare e il consumo comprende anche il testo che entra nel suo contesto.
3. Vuoi riusare i risultati. Le fonti che ti restituisce un motore separato sono un file tuo: le puoi salvare, ricontrollare, riusare per altre dieci domande. Quelle lette dentro una conversazione esistono finché dura la conversazione.

La prova: la stessa domanda a tutti

I confronti fra questi strumenti si trovano già scritti in giro, quasi sempre sulle pagine di chi li vende. Qui la prova è stata rifatta: una sola domanda, identica parola per parola, in italiano, su una cosa verificabile.

Quanto costa l'API di ricerca di Exa e quella di Tavily per mille ricerche,
e che differenza c'è fra le due?

Domanda scelta apposta perché la risposta sta su due pagine ufficiali: si può controllare chi ha ragione, invece di giudicare a naso quale risposta «suona meglio».

Exa ha restituito cinque risultati, e fra questi c’erano entrambe le pagine ufficiali: il listino di Exa e la pagina dei crediti di Tavily. Testo estratto, nessun commento, il lavoro di lettura ancora tutto da fare.

Perplexity ha restituito una risposta scritta in italiano, con i numeri di Exa corretti, e questa frase:

Per Tavily, dai risultati disponibili qui non ho una pagina ufficiale di pricing da citare; però una fonte secondaria indica un costo di $0,008 per credito.

Il numero è giusto. Ma è stato preso da una recensione di terzi, mentre la pagina ufficiale, quella che Exa aveva restituito come terzo risultato, non è stata trovata. La differenza fra avere le fonti e avere una risposta è tutta qui: nel secondo caso non hai modo di accorgertene.

Il web search dell’API Anthropic ha dato una risposta molto completa: una tabella con i costi per mille ricerche, la distinzione fra ricerca base e avanzata di Tavily, i piani a volume, e sedici fonti fra cui entrambe le pagine ufficiali. Ha risposto anche alla seconda metà della domanda, quella sul «che differenza c’è», invece di accostare due listini.

OpenAI, con il modello gpt-5.6-sol, ha trovato entrambe le pagine ufficiali e ha risposto sia sui prezzi sia sulle differenze. Il giro con poco sforzo e poco contesto e quello con parametri più generosi hanno prodotto conclusioni sostanzialmente uguali. Sono comparsi 28 e 27 indirizzi, ma con duplicati e pagine accessorie: una risposta corretta e completa, con una bibliografia più rumorosa di quella di Anthropic. Al primo tentativo il credito era esaurito; ricaricato l’account, lo stesso collegamento ha funzionato senza altre modifiche.

Due cose che nella prova non ci si aspettava

La parola «mille» ha sporcato la ricerca. Fra le venti fonti citate da Perplexity ce n’erano quattro sul cinque per mille: ENEA, il Ministero dell’Università, AIRC. La domanda diceva «per mille ricerche» e il motore ha agganciato la donazione fiscale italiana. Nella risposta finale non se ne vede traccia: è pulita e sicura di sé.

È il rischio specifico delle domande in italiano su argomenti tecnici anglofoni, e vale la pena tenerlo a mente: se la risposta ti sembra vaga, guarda le fonti prima di dare la colpa al modello.

Il secondo risultato di Exa era il confronto scritto da Exa. Nessuno lo aveva chiesto: è emerso da solo, in seconda posizione, con i benchmark del fornitore in cui il fornitore vince su tutte le voci. Un agente che riassume senza guardare chi firma la pagina te li restituisce come fatti.

Quanto costa davvero

Qui i numeri sono di una prova vera, con i costi letti sui cruscotti dei fornitori e non stimati.

La prima cosa da dire è quella che nessuno dice: una prova seria costa meno di un caffè. La paura del contatore è il motivo principale per cui questi strumenti non si provano, ed è una paura mal riposta.

La seconda è il rapporto fra le righe. La chiamata Anthropic vale poco più della metà del totale, e da sola costa sette volte quella più cara di Exa. Non perché quel fornitore sia caro: perché quella chiamata API non equivale a una sola ricerca, è un agente che può farne parecchie di seguito e poi ragiona sui risultati. Paghi le ricerche, più i token di tutto quello che ha letto, più quelli della risposta. È un costo API separato dall’abbonamento a Claude.

È il punto pratico che conta più di ogni listino: il prezzo per ricerca dice poco, il numero di ricerche che l’agente decide di fare dice quasi tutto.

La terza è che pagare di più, a parità di strumento, non ha migliorato le risposte. Il giro «caro» di Exa ha restituito quaranta volte più testo, tanto da non entrare nemmeno nella conversazione, senza aggiungere una fonte utile. Il modello più costoso di Perplexity ha ripetuto lo stesso errore del modello economico. Il parametro caro compra quantità, non giudizio.

Come si collega, e chi fa cosa

Questi strumenti si collegano all’agente come server MCP, cioè come piccoli programmi che stanno in mezzo fra l’agente e il servizio esterno. Il concetto è spiegato per esteso nella ricetta su Google Analytics, e qui vale identico.

Quello che deve fare una persona. Registrarti al servizio e generare la chiave: sta dentro il sito del fornitore, l’agente non ha il tuo browser e non deve averlo. E decidere il tetto di spesa, che è la parte che si salta e non andrebbe saltata: quasi tutti questi servizi permettono di fissare un limite mensile, e va fissato prima della prima chiamata, non dopo la prima sorpresa.

Quello che può fare l’agente. Installare il server, scrivere la configurazione, mettere la chiave dove va, e fare la prima interrogazione di prova. La richiesta da incollare:

Collega a questo progetto il server MCP di [nome del servizio].

La chiave la metto io in un file .env accanto al server. Assicurati che il file
.env sia escluso da Git tramite .gitignore. Leggi la chiave da lì: non chiedermi
di incollarla in chat, non scriverla nella configurazione e non mostrarla nei log.

Quando hai finito, fai una sola ricerca di prova su una domanda a tua scelta e
mostrami i risultati grezzi, senza riassumerli: voglio vedere cosa restituisce
davvero prima di fidarmi.

Poi dimmi se lo strumento dichiara quanto è costata quella chiamata.

Le tre clausole in fondo sono la parte trasferibile. La chiave sta in un file .env escluso tramite .gitignore perché configurazione e codice si possono condividere o mettere sotto controllo di versione, i segreti no. Il valore non si incolla nemmeno nella chat con l’agente: una conversazione non è un gestore di segreti. Mostrami i risultati grezzi ti fa vedere il prodotto vero dello strumento invece del riassunto che ne fa l’agente, che è esattamente la cosa che stai valutando. Dimmi se dichiara il costo è una domanda sullo strumento, non sulla ricerca: sapere quanto stai spendendo mentre lo spendi è una caratteristica, e non tutti ce l’hanno.

Cosa questi strumenti non fanno

Non ti dicono se una fonte è affidabile. Restituiscono quello che sta in cima al loro indice, comprese le pagine scritte per starci. Il giudizio su chi firma resta tuo, e conviene chiederlo esplicitamente all’agente.

Non rendono l’agente aggiornato. Gli danno accesso a quello che c’è scritto in giro oggi, che è una cosa diversa dall’avere ragione. Su argomenti che cambiano in fretta, le prime pagine sono spesso quelle ottimizzate, non quelle esatte.

Non sono gratis, e non lo sono in modo prevedibile. Il listino è per ricerca; la spesa dipende da quante ne fa l’agente per rispondere a una tua domanda sola, e quella decisione non è tua.

Non tengono le tue domande in casa. Ogni ricerca esce dal tuo computer e arriva a un fornitore terzo, insieme a quello che ci hai scritto dentro. Se lavori su una pratica di un cliente, la domanda che scrivi è già informazione: è lo stesso ragionamento del capitolo sul materiale che non è tuo, applicato a una casella di ricerca.

Domande frequenti

Quale scelgo, se devo sceglierne uno solo?

Se sai in anticipo cosa cercare, e la ricerca è dentro un’applicazione che gira molte volte, prendi un motore che restituisce fonti: controlli quanto testo entra nel contesto, che è dove sta la spesa. Se le domande sono aperte e ogni volta diverse, un web search gestito dall’API del modello può costare di più ma ti risparmia di scrivere il ciclo di ricerca a mano, che è codice vero. Se usi la ricerca compresa in un abbonamento, invece, valgono i limiti di quel piano e non i costi API riportati in questa prova.

Funziona con Claude Code e con Codex?

Sì, sono server MCP e parlano lo stesso protocollo. Cambia il file dove si dichiara il collegamento, non il resto.

Posso collegarne più di uno?

Sì, ed è utile per confrontarli sulle stesse domande nei primi giorni. Poi però conviene sceglierne uno: due strumenti che fanno la stessa cosa mettono l’agente nella posizione di doverne preferire uno, e la scelta la fa lui, non tu.

Come faccio a non spendere troppo?

Nell’ordine: fissa il tetto mensile sul pannello del fornitore; chiedi meno risultati e meno testo per risultato di quanti te ne verrebbe da chiedere; controlla il cruscotto dopo il primo giorno vero di lavoro, non dopo un mese.

E se il servizio chiude o cambia prezzi?

È un mercato giovane e succede. È anche il motivo per cui conviene tenere il motore di ricerca dietro un pezzo di configurazione facile da cambiare, invece che sparso in mezzo alle istruzioni del progetto.

Da dove continuare

Se il collegamento MCP è la parte che ti sembra ostica, la ricetta che lo spiega passo per passo è collegare Google Analytics a Claude Code.

Se invece il problema è il materiale che hai già sul disco, e non quello che sta in rete, il pezzo giusto è MarkItDown.

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Fonti ufficiali

• Exa, listino ufficiale
• Tavily, crediti e prezzi
• Perplexity, listino delle API
• La ricerca web negli agenti Claude
• OpenAI, ricerca web nella Responses API
• OpenAI, listino di modelli e strumenti
• Model Context Protocol