更新時間：2025.09.14
隨著 AI 大型語言模型（LLM）能力不斷提升，越來越多開發者與內容工作者開始關注如何透過LLM API 整合網路搜尋（web search）能力，補足 LLM 針對新知識的不足。
過去 Perplexity 被認為是「AI 網路搜尋」的霸主。然而近期 OpenAI 與 Claude 也相繼支援相關 API。
本文希望能統整目前 OpenAI、Claude、Perplexity 等主要平台的 AI 搜尋 API 的串接功能！包含三家的規格、串接方式、重要參數、使用限制與程式範例！以下範例也都將以 Python 為例。
「注意：本篇專注於討論三家LLM大廠的『API』支援與使用，並非討論三家『聊天介面』的使用！」
OpenAI Web Search
三種搜尋邏輯：
- 非推理式搜尋（使用非推理模型如 gpt-4o、gpt-4.1等，而非gpt-5）：速度快，適合快速回答。
- 代理搜尋（Agentic Search）：模型會主動管理搜尋流程（像 agent 一樣），可以將搜尋納入「思考鏈」（chain of thought），解析各步結果，決定要不要繼續搜尋。
- 深度研究（Deep Research）：專門給需要深入、長時間、跨多來源網頁資料的任務。模型會以 agent 方式反覆搜尋、整合大量（可能數百個）來源。
編按：關於「深度研究」，也可以參考 OpenAI 自行推出的 Deep Research 方案。
Responses API 寫法
編按：OpenAI 強力推薦 Responses API 寫法（Chat Completions 寫法較舊，猜測未來可能會被汰除）。OpenAI 在網路搜尋部分，兩個新舊 API 的運作分析可點此。
以下整理自官方網站。
網路搜尋會被視為一個「工具」，是 OpenAI 內建的工具（內建工具包含網路搜尋、檔案搜尋、程式運作工具（Code Interpreter）等），因此可以「tools=[{"type": "web_search"}],」定義。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-5",
tools=[{"type": "web_search"}],
input="What was a positive news story from today?"
)
print(response.output_text)
舊版 OpenAI 推出的網路搜尋會使用「web_search_preview」指定。官方文件表示，「web_search_preview 這個版本功能較舊，不支援限制網域搜尋（domain filtering），也可能不支援某些參數。」
可使用模型包含：gpt-4o-mini、gpt-4o、gpt-4.1-mini、gpt-4.1、o4-mini、o3、gpt-5（推理：low/medium/high）皆可。
（不適用模型：gpt-5 minimal 和 gpt-4.1-nano）
使用網路搜尋回覆格式會附上「資料來源（citations）」，格式如下：
[
{
"type": "web_search_call",
"id": "ws_67c9fa0502748190b7dd390736892e100be649c1a5ff9609",
"status": "completed"
},
{
"id": "msg_67c9fa077e288190af08fdffda2e34f20be649c1a5ff9609",
"type": "message",
"status": "completed",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "On March 6, 2025, several news...",
"annotations": [
{
"type": "url_citation",
"start_index": 2606,
"end_index": 2758,
"url": "https://...",
"title": "Title..."
}
]
}
]
}
]
參數定義 - Domain Filtering：可限制網路搜尋的範圍。如果正在製作專業化工具，使用此參數可以避免一些農場文干擾 AI 閱讀。
response = client.responses.create(
model="gpt-5",
reasoning={"effort": "low"},
tools=[
{
"type": "web_search",
"filters": {
"allowed_domains": [
"pubmed.ncbi.nlm.nih.gov",
"clinicaltrials.gov",
"www.who.int",
"www.cdc.gov",
"www.fda.gov"
]
}
}
],
tool_choice="auto",
include=["web_search_call.action.sources"],
input="Please perform a web search on how semaglutide is used in the treatment of diabetes."
)
print(response.output_text)
參數定義 - location：限制搜尋地區（個人較少使用）
response = client.responses.create(
model="o4-mini",
tools=[{
"type": "web_search",
"user_location": {
"type": "approximate",
"country": "GB",
"city": "London",
"region": "London",
}
}],
input="What are the best restaurants around Granary Square?",
)
print(response.output_text)
參數定義 - search_context_size：可調整網路檢索回來上下文內容的數量（資料量）。
response = client.responses.create(
model="gpt-4.1",
tools=[{
"type": "web_search_preview",
"search_context_size": "low",
}],
input="What movie won best picture in 2025?",
)
OpenAI Agents SDK 寫法
最新支援「WebSearchTool()」OpenAI 內建工具。官方不太詳細文件請參考此XD。
from agents import Agent, Runner, WebSearchTool
agent = Agent(
name="Assistant",
tools=[
WebSearchTool()
],
)
async def main():
result = await Runner.run(agent, "Which coffee shop should I go to, taking into account my preferences and the weather today in SF?")
print(result.final_output)
參數定義 - Domain Filtering：可限制網路搜尋的範圍。如果正在製作專業化工具，使用此參數可以避免一些農場文干擾 AI 閱讀。
官方文件不太清楚，筆者自行測試補充
from openai.types.responses.web_search_tool import Filters
web_search_agent = Agent(
name="Web Search Agent",
instructions='You are a Taiwan professional news analyst. Your task is to do the web search.',
tools=[
WebSearchTool(filters=Filters(
allowed_domains=["zh.wikipedia.org"]
))
],
model="gpt-4.1",
)
詳細參數對應可參考此。
Claude Web Search
筆者撰寫此文的本週，Claude API 才全面支援網路搜尋。（已正式官宣，但網頁仍寫「beta測試」版XD）
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-1-20250805",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Please analyze the content at https://example.com/article"
}
],
tools=[{
"type": "web_fetch_20250910",
"name": "web_fetch",
"max_uses": 5
}],
extra_headers={
"anthropic-beta": "web-fetch-2025-09-10"
}
)
print(response)
參數有以下可調：
max_uses: 限制每次對話最多可抓取多少個網頁（無預設上限）。allowed_domains/blocked_domains: 白名單或黑名單限制允許抓取的網域，可防止敏感資訊洩漏或限制僅能存取特定站點。可使用 subpath（e.g.example.com/blog）。官方有提醒，請使用「example.com」而非「https://example.com」。此外，不能同時使用白名單跟黑名單，只能擇一使用。max_content_tokens: 限制每次抓取後最大納入對話的 token 數，超過將截斷內容，避免花費過多 token 成本。citations: 可控制是否在回應中啟用段落級引用，引用來源可追蹤到具體位置。
此外，官方很貼心的建議大家，用 max_content_tokens 這個參數，限制每次抓內容時最多納入多少 token，這樣就能依自己的用途和預算「控管最大消耗量」。
範例（說明常見情境下的 token 用量）：
- 一般網頁（10KB）大約佔用 2,500 token
- 大型說明文件網頁（100KB）大約 25,000 token
- 一份大型學術 PDF（500KB）約 125,000 token
Perplexity Web Search
Perplexity 本身就是以網路搜尋起家，個人覺得效果很好，且有很多參數靈活可調，但筆者認為對於繁體中文世界而言，輸出品質有待加強（較多中國用語、不小心輸出簡體字...努力下 prompt 解決XD）。
import requests
response = requests.post(
'https://api.perplexity.ai/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json'
},
json={
'model': 'sonar-pro',
'messages': [
{
'role': 'system',
'content: "You are a Taiwan professional news analyst based on Taiwan. Your task is to do the web search. Use 繁體中文、台灣用語 to reply. DO NOT USE English or 簡體中文。絕對不能使用大陸用語"
}
{
'role': 'user',
'content': "What are the major AI developments and announcements from today across the tech industry?"
}
],
'search_domain_filter': ["zh.wikipedia.org"],
'search_recency_filter': 'month'
}
)
print(response.json())
參數有以下可調：
search_mode設定搜尋模式（web（預設）/ academic）reasoning_effort設定每個查詢投入的推理資源（low/medium/high）：僅 sonar-deep-research 模型下有效。search_domain_filter設定搜尋網域範圍（e.g. week/day）
// Allowlist: Only search these domains
"search_domain_filter": ["wikipedia.org", "github.com", "stackoverflow.com"]
// Denylist: Exclude these domains
"search_domain_filter": ["-reddit.com", "-pinterest.com", "-quora.com"]
search_recency_filter設定搜尋時間return_images設定是否需圖片回傳（False（預設）/ True）return_related_questions可回傳後續問題（False（預設）/ True）
其餘參數與過去 OpenAI Completions API 雷同，也都有調整溫度、是否 Streaming、格式化輸出（Strucutred Output） 等參數，詳細可至 API 網站查看。
