六大 Deep Research API 实测横评:能力边界、定价与选型建议

bar_raiser333 · reddit · 2026-10-16

作者为搭建研究工作流,横向对比 OpenAI、Perplexity、Parallel、Valyu、Tavily、Gemini 六家 deep research API:

• OpenAI Responses API:可组合 web search、file search、MCP、Code Interpreter,能产出文件;o3/o4-mini-deep-research 已退役,新项目应使用 Responses API。
• Perplexity Agent API:因旧 Sonar 失败率高,官方现推荐新集成用 Agent API,内置不同深度 preset,支持后台任务、MCP 与可产出交付物的沙箱。
• Parallel Task API:自定义输入输出 schema,返回结构化 JSON 或 Markdown,证据绑定到输出字段;Task Groups 可批量并行任务。
• Tavily Research API:支持结构化输出、流式、多种引用格式;includedomains 是偏好而 excludedomains 连子域一并屏蔽;附件仅支持 txt/md/json。
• Gemini Deep Research:支持先出计划、修改后再执行;走 Interactions API(background=true),不支持结构化 JSON,可生成图表。
• Valyu:特色是 deliverables 参数可直接产出 XLSX/DOCX/PPTX/PDF/CSV,可选学术、金融、临床、专利数据源,支持 human-in-the-loop 审查与 Heavy/Max 长任务模式(作者称快 2 倍且质量高)。

文末附功能与定价对照表,适合选型参考。

原文链接 →

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