把智能体的网页搜索预算翻一倍，分数确实会跟着翻一倍，但钱包只会变胖 2.5 到 7 倍。这是 OpenRouter 8 月 12 日刚上线的实时榜单《Live Web Search Benchmarks》里最扎眼的一组数字：搜索轮次从 1 推到 25，BrowseComm 得分几乎翻倍，成本却只走了一条温和的上坡。换句话说，钱花得更狠，效果并没有更狠，性价比的甜区其实没你想的那么宽。

给一个 AI 智能体配网页搜索，真正要做的是四道选择题：模型、引擎、搜索方式、搜索预算。引擎方面，Exa、Parallel、Perplexity 三个第三方都能调，也能直接挂 OpenAI、Anthropic、Google 各家的原生搜索。OpenRouter 的官方判断很直白——搜索预算对分数的影响最大，模型选型排第二，引擎反而是相对次要的那个变量。同一档搜索深度下，挑对模型带来的分数差大约 15 分，换个引擎只差 10 分左右。

这就给出一条可立刻抄作业的顺序：先把模型敲定，再去挑引擎，最后才考虑要不要把搜索深度往上堆。预算那一步更像是精细活儿，不能闭眼加轮次。任务失败率高、对单次结果波动敏感的场景，反而要主动降一降搜索深度，把最坏情况下的成本按住，毕竟分数到一定阶段后，多搜几轮的边际收益会快速摊薄。

给智能体接搜索时，你更纠结的是挑模型还是挑引擎？