Mit dem „Search Index" legt Artificial Analysis einen dedizierten Benchmark vor, der erstmals Such-APIs speziell im Kontext von KI-Agenten-Workflows systematisch vergleicht – nicht nur nach Abrufqualität, sondern auch nach Kosten pro Anfrage und Antwortlatenz. Getestet wurden sieben Anbieter, wobei GPT-5.6 Luna, Parallel, Exa und Firecrawl die vorderen Plätze belegten. Der Benchmark richtet sich explizit an Entwickler, die Agenten-Pipelines mit Web-Suche ausstatten wollen, und soll die Provider-Wahl auf eine messbare Grundlage stellen. Artificial Analysis ist bereits für ähnliche Vergleichs-Indizes bei LLMs und Embedding-Modellen bekannt und überträgt dieses Prinzip nun auf die Such-API-Schicht. Da Agenten-Systeme häufig viele Suchanfragen pro Task absetzen, können Kostenunterschiede zwischen Anbietern in der Praxis erheblich ins Gewicht fallen. Die gleichzeitige Bewertung von Qualität, Preis und Geschwindigkeit ermöglicht es Teams, je nach Anforderungsprofil – etwa latenzsensibler Echtzeit-Agent versus kostenoptimierter Batch-Workflow – den passenden Anbieter auszuwählen.