百度搜索 AI API 降至 4.9 元/千次，同时把搜索框推向「办事」入口

InfoQ 中文 2026-11-02T17:12:15+08:00

在 10 月 30 日的百度 APP 升级中，搜索 AI API 增强版给出活动价 4.9 元/千次、旗舰版 9.9 元/千次，并开放 API、MCP、Skill 等多种接入方式。同一场发布还覆盖 AI 镜头、搜索结果页 GUI 化和多步任务交付，核心意图是把搜索能力接入各类 Agent，争夺默认检索入口。

这次升级改了什么

10 月 30 日，百度 APP 围绕搜索框、AI 镜头、结果页 GUI 可视化、AI 互动应用等方向做了一轮升级，并同步升级搜索 AI API。对开发者来说，最直接的信息是价格：搜索 AI API 增强版活动期间最低 4.9 元/千次调用，旗舰版 9.9 元/千次。

百度称该价格低于 DeepSeek 的搜索 API，希望通过更低的调用成本，让更多 Agent 用上百度的搜索能力。同时开放的接入方式包括 API、MCP 和 Skill。MCP（Model Context Protocol）可以理解为让大模型调用外部工具与数据源的通用接口；Skill 则是封装好的能力模块。两者都是为了降低 Agent 接入搜索的门槛。

对做 AI 编程、氛围编程工具的团队来说，这类搜索 API 通常承担 Agent 的「查资料」环节：写代码前确认库的用法、查报错、核对版本变更。调用价格下降会减轻成本顾虑，但检索结果的准确性和时效性仍是决定是否采用的关键。

4.9 元/千次引发的讨论：争的是入口

价格公布后，社区讨论的焦点很快从「便宜」转向「位置」。多数观点认为，真正值得关注的不是每千次便宜 0.1 元，而是百度和 DeepSeek 在争夺 Agent 背后的默认搜索入口——谁成为 Agent 默认调用的那一个，谁就掌握了大量真实检索流量。

也有人提醒两点。其一，4.9 元属于限时活动价，不能直接当作长期价格看待。其二，对开发者而言，一毛钱的价差不足以驱动迁移，真正影响选择的是搜索结果质量、权威性、时效性、调用稳定性，以及完成一个真实 Agent 任务究竟要调用多少次检索。如果一次任务需要多轮检索，单次价格的意义会被明显稀释。

四层架构与「RSI」自进化

搜索 AI API 背后是一套 AI 原生的四层架构。

内容层汇聚 80 余种语言、千亿级索引，并结合大模型进行内容判断。官方数据显示，数据可信率提升超过 50%。

引擎层是这次升级的重点，引入了在线反馈闭环和多 Agent 协同的自进化机制：每一次真实检索以及随后的用户反馈都会沉淀为训练信号，再通过「检索—反馈—再训练」的循环回流到模型，用于调整检索与结果生成策略。

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百度把这一过程称为 RSI（Recursive Self-Improvement，递归式自我进化），即系统在响应用户问题的同时，利用真实使用数据不断产生新的训练信号，在无需人工逐条干预的情况下持续优化。官方称该机制使整体迭代效率提升 80% 以上。

架构层强调高并发、低时延和企业级服务保障，支持百万级并发调用。

应用层则开放 API、MCP、Skill 等接入方式，方便 Agent 和企业系统调用。百度披露，文心助手接入相关能力后，整体效果提升 20%。

搜索从「给答案」到「交结果」

百度对搜索演进的判断是三段式：先解决「一次提问」，再完成「一项任务」，现在走向 Personal Agent。官方表述是，搜索正从「一次提问、一次回答」走向「一项任务、一份交付」，并通过多 Agent 协同和在线反馈闭环实现递归式自我进化。

落到用户侧，变化是链路被压缩。过去遇到复杂问题，用户要反复搜索、打开多个网页、手动比对信息，再自己完成后续操作；现在百度希望把复杂问题交给搜索做多步查找和整理，直接返回经过核实、汇总的结论。高频事务直接交付结果，需要长期关注的事项则在用户确认后持续跟踪，发生变化时主动提醒。

概括成三句话：复杂的事「替你查到底」、惦记的事「替你持续盯」、要做的事「直接交成果」。目前这类能力覆盖 170 余种工具场景。

这套设计也划出了百度对 Personal Agent 边界的判断：Agent 可以负责持续检索、整理信息、准备方案，但在支付、取消订单、改变行程等关键节点，最终决定权仍留给用户。百度认为，Personal Agent 的价值在于记住用户背景、理解长期需求，并主动关注用户在意的变化。

AI 镜头：从「定格」到「流动」

除搜索框外，AI 镜头是另一项重点升级。百度把传统拍照识物的问题归为三个「断点」：看不全、说不清、问不深。照片只能捕捉一个瞬间，而现实始终在运动；用户最想问的对象，往往正是自己叫不出名字的东西；即便识别出了名称，也很难围绕它继续深入提问。

升级后的方向是让镜头从「定格」走向「流动」。一是多目标同步识别与动态追踪，动物园里跳动的猴子、海洋馆里游动的鱼群都能在移动过程中保持标签跟随，用户不必逐个拍照。二是交互方式变化：用户可以直接点一下、圈一下再围绕目标提问，拍照之后还能无缝切换到实时对话继续追问。

语音方面，AI 镜头支持东北话、四川话、粤语、长沙话等 9 种方言的实时对话。

结果页 GUI 覆盖提升 5 倍

搜索结果页的 GUI 化是第三个重点。百度称，搜索页 GUI 场景覆盖提升 5 倍，已接入政务、民生、央行等超过 50 亿条权威资源数据，覆盖 20 多个行业。

传统结果页以文本和链接为主，但在金融、政策、数据分析、公共服务等场景中，用户真正需要的不是找到一段文字，而是快速看懂数据之间的关系。百度用 AI 智能可视化和专业图表模板，把复杂信息转换为图表、卡片和可交互界面，让数据「看得见、能比较、可交互」。

这也意味着结果页正从「内容页面」变成「应用页面」：用户不必先跳转到其他网站或工具再做计算、筛选和比较，越来越多操作可以直接在结果页完成。

GUI 能力继续向生态开放

百度表示，这套 GUI 能力后续会继续向生态开放，权威数据机构和专业合作伙伴均可接入。

把 AI 互动内容放进信息流

内容侧同样是这次百度 APP 升级的重点。百度正式推出 AI 互动剧和 AI 互动应用，目标是把内容从“单向观看”变成“用户参与”。

AI 互动剧的做法是：在关键剧情节点给用户提供分支选择，不同选择会走向完全不同的故事线。相当于用户自己决定剧情往哪走，而非被动看完一条固定叙事。AI 互动应用则更接近轻量应用和小游戏，把文字、角色、知识和玩法组合在一起。

百度希望把这类互动内容直接接入信息流推荐。分工上，搜索负责理解用户主动提出的问题，推荐负责捕捉用户浏览过程中刚刚产生的兴趣，再把对应的互动剧、互动应用推到用户面前。底层依托百度信息流的多天 Agent 推荐系统，目的是把“我也想试试”这一瞬间的念头，直接变成下一次参与。

对开发者而言，值得关注的是两点：一是这类互动内容本质上是一种“可分支的生成式内容”，与当下氛围编程里常见的“让模型即时生成下一步”思路接近；二是入口掌握在推荐系统手里，内容能不能被看到，取决于它能否被 Agent 推荐链路识别和分发。

关键要点

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