Настраиваем Tavily — поисковый API, который отдаёт не сырые ссылки, а готовые к ответу результаты для LLM и агентов: Search, Extract, Crawl, Map и Research Tasks. Получаем ключ, делаем первый запрос и подключаем к OpenAI-совместимому агенту.
Поиск для LLMRAGКредитная модель
Уровень СреднийВремя настройки 15 минутОбновлено 26.09.2026
Многие агенты и RAG-системы «спотыкаются» о поиск: обычная выдача поисковика рассчитана на человека, а не на модель. Tavily — это search API, заточенный под LLM: он возвращает чистый, размеченный и уже очищенный от мусора контент в виде данных, которые агент может скормить в контекст. Ниже — рабочий маршрут: ключ, первый запрос, подключение как tool и расчёт стоимости.
1 000
Бесплатно каждый месяц
кредитов API
$0,008
Ставка pay-as-you-go
за кредит
5
Endpoint-ов
Search/Extract/Crawl/Map/Research
Python, JS
SDK
официальные
01Что решает Tavily
Агент отличается от чата тем, что ему нужно самому добывать факты. Если подключить «человеческий» поиск, модель получает вёрстку, баннеры и дубли — контекст забивается мусором, растёт цена токенов и падает точность. Tavily решает это на своей стороне: отдаёт результаты в структурированном виде, добавляет семантический ответ и ссылки-источники, из которых агент собирает ответ.
Карточка сервиса
Что этоSearch API для LLM-агентов и RAG
Основной сценарийОтвет агента со свежими данными из веба
Модель оплатыКредиты: бесплатный пакет + pay-as-you-go
Ответ агента почти всегда лучше, если перед генерацией он ищет факты: свежие релизы, цены, документацию. Tavily отдаёт готовый answer плюс список источников — этого хватает, чтобы модель сослалась на данные, а не выдумала их.
02Пять endpoint-ов под разные задачи
Tavily — не один «поиск», а набор endpoint-ов. В агенте обычно используется два-три из них: Search для ответов и Extract или Crawl, когда нужно разобрать конкретные страницы.
Endpoint
Что делает
Когда вызывать
Search
Поиск по вебу с семантическим ответом и цитатами-источниками
Основной вызов для RAG и ответов агента
Extract
Извлекает контент конкретных страниц по URL: убирает теги и мусор, оставляет текст
Есть точные URL, нужен полный текст
Crawl
Обходит набор страниц сайта по списку URL
Нужно собрать раздел документации целиком
Map
Быстро отдаёт «карту» сайта: список страниц и тем без полного парсинга
Сначала узнать структуру, потом точечно Extract
Research
Многоэтапное исследование: несколько итераций поиска и сборка отчёта
Комплексный вопрос вместо ручного цикла поиска
Полный набор снимает главную боль агентов: вместо «наглухо свёрстанного» поисковика вы получаете стабильную структуру данных.
Сколько кредитов стоит один вызовофициальные ставки Tavily, кредиты
По документации Tavily: базовый Search и Extract — 1 кредит, advanced — 2; Map — 1 кредит за 10 страниц, а Crawl складывается из карты и извлечения (10 страниц ÷ 5 = 2 кредита при basic). Ставки могут меняться — сверяйте в разделе Credits & Pricing.
03Как подключить к агенту
В агентных фреймворках (OpenAI function/tool calling, LangChain, Claude Code с MCP и т. д.) Tavily чаще всего подключается как внешний инструмент: агент сам решает, когда выполнить поиск, и получает результат обратно в контекст. Принцип один — обернуть вызов Tavily в функцию и передать её как tool.
Стек подключения
Схема-слои: агент не знает про HTTP-детали, он видит только инструмент с понятным описанием.
Цикл «вопрос → ответ со источниками»
Три шага до первого результата
1
Получите ключ и поставьте SDK
Ключ выдаётся в личном кабинете на tavily.com — там же видно остаток кредитов. Официальные SDK есть для Python и JavaScript/TypeScript.
Самый частый сценарий — поиск с возвратом семантического ответа и источников. Параметр search_depth переключает режим: basic дешевле и быстрее, advanced глубже (и стоит 2 кредита вместо 1).
search.pycopy
from tavily import TavilyClient
client = TavilyClient(api_key="tvly-...") # ключ с tavily.com
res = client.search(
query="лучшие AI кодинг-агенты 2026",
search_depth="advanced", # "basic" быстрее и дешевле
max_results=5, # сколько источников вернуть
)
print(res.get("answer")) # готовый семантический ответ
for r in res.get("results", []): # источники
print(r["url"], r.get("score"))
3
Передайте функцию агенту как tool
Опишите функцию docstring-ом — по нему модель понимает, когда её вызывать. Такой инструмент работает в OpenAI-совместимых клиентах, LangChain и агентных стеках.
tools.pycopy
from tavily import TavilyClient
_client = TavilyClient(api_key="tvly-...")
def web_search(query: str) -> str:
"""Поиск по вебу; вызывай, если ответа нет в знаниях модели."""
r = _client.search(query=query, search_depth="advanced", max_results=4)
return r.get("answer") or " ".join(
x.get("content", "") for x in r.get("results", [])
)
# далее передайте web_search в список tools вашего агентного клиента
Две настройки, которые экономят кредиты
Первое: держите max_results в разумных пределах (3–5 источников обычно достаточно). Второе: не ставьте search_depth="advanced" по умолчанию — включайте его только там, где качество ответа важнее стоимости вызова.
04Тарифы и расчёт стоимости
Tavily работает по кредитной модели: у каждого вызова своя цена в кредитах, а кредиты приходят из бесплатного пакета или покупаются. Это удобнее токенов: расход считается в штуках вызовов и предсказуем заранее.
Free
1 000кредитов в месяц, без карты
Хватает на прототип
Базовые лимиты скорости
Подходит для RAG-POC
оптимально
Pay-as-you-go
$0,008за кредит сверх лимита
Оплата по факту
Без абонентской платы
Удобно для нерегулярной нагрузки
Monthly plans
$0,0075–$0,005за кредит в пакете
Чем больше пакет, тем ниже цена
Повышенные лимиты скорости
Для регулярной нагрузки
Enterprise
по запросуиндивидуальные условия
Объёмные пакеты
Поддержка вендора
Договор и счёт
Официальные ставки Tavily: 1 000 бесплатных кредитов каждый месяц, $0,008 за кредит при pay-as-you-go, $0,0075–$0,005 за кредит в месячных пакетах.
Цены вендор обновляет — актуальные тарифы смотрите на tavily.com/pricing и в разделе Credits & Pricing документации.
Расчёт стоимости вызовов по официальной ставке$ при pay-as-you-go, $0,008 за кредит
Расчёт по официальной ставке: стоимость = число вызовов × кредиты за вызов × $0,008. При бесплатном пакете первые 1 000 кредитов в месяц не списываются.
05Плюсы и ограничения
Плюсы
Результаты готовы к передаче в контекст: очищенный текст, семантический answer и источники
Понятная кредитная модель вместо сложного подсчёта токенов
Официальные SDK для Python и JavaScript
Есть бесплатный пакет кредитов для прототипа
Отдельные endpoint-ы под карту сайта, обход и исследования
Минусы
Регулярная нагрузка быстро уходит за бесплатный пакет
Advanced-режим и Crawl съедают кредиты в 2–3 раза быстрее базовых вызовов
Оплата из России требует посредника или виртуальной карты
Кредиты не переносятся: сгорают при сбросе в начале месяца
Про сброс кредитов
Кредиты обнуляются первого числа каждого месяца независимо от даты оплаты — неизрасходованный остаток не накапливается. Планируйте нагрузку так, чтобы бесплатный пакет расходовался на тесты, а не простаивал.
Частые вопросы
Чем Tavily отличается от обычного поиска?
Tavily — search API, заточенный под LLM: он возвращает структурированные результаты с очищенным контентом, готовым семантическим ответом и источниками, а не «сырую» выдачу для человека. Это удобнее для передачи в контекст модели или RAG.
С какими агентными фреймворками работает Tavily?
Tavily подключается как инструмент (tool) к OpenAI-compatible клиентам, LangChain и другим агентным стекам: оберните вызов в функцию с описанием и передайте её в список инструментов — агент сам решит, когда искать.
Сколько стоит Tavily?
Модель кредитная: 1 000 бесплатных кредитов каждый месяц, затем $0,008 за кредит при pay-as-you-go и $0,0075–$0,005 за кредит в месячных пакетах. Basic-поиск стоит 1 кредит, advanced — 2, поэтому реальный расход зависит от режима. Актуальные тарифы смотрите на tavily.com/pricing.
Можно ли оплатить Tavily из России?
Точную доступность карт и регионов вендор стабильно не публикует — уточняйте на официальном сайте. При недоступности прямых способов используют посредников или виртуальные карты.