# Firecrawl 自訂相關性搜尋：SimpleQA 拿下 SOTA，token 用量降至全文處理的十分之一
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> 原作者：Firecrawl (@firecrawl) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-07-24
> 原始來源：https://x.com/firecrawl/status/2079961150209265995
## 證據與延伸閱讀
- [Firecrawl 自訂相關性搜尋：SimpleQA 拿下 SOTA，token 用量降至全文處理的十分之一。](http://firecrawl.dev/blog/introducing-our-most-accurate-search-yet)
## 證據透明度與公平評估
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## 中文摘要
Firecrawl 自訂相關性搜尋：SimpleQA 拿下 SOTA，token 用量降至全文處理的十分之一。
Firecrawl 宣布為其 API、SDK、CLI 與 MCP 的 `/search` 功能推出重大升級，透過全新的自訂相關性模型，直接回傳最能解答查詢的精確段落。這項更新已全面上線並預設免費啟用，使用者無須修改任何程式碼即可直接獲得更精準的搜尋結果。
> 示範透過搜尋介面輸入金融科技公司的融資查詢，並呈現來自各大財經媒體的搜尋結果摘要。
**全新自訂關聯模型與運作原理**
- 該模型會針對每一筆搜尋結果中的段落、列表與表格進行關聯性評分。
- 只挑選與查詢最相關的重點段落，過濾掉導覽列、樣板文字等雜訊。
- 讓 AI agent 無須浪費 token 去處理整頁內容，大幅節省 token 消耗並提高回應速度。
> 美國金融科技公司 Cinderloop 獲得 8500 萬美元 C 輪融資的公告截圖。
**SimpleQA 基準測試表現**
- 在 OpenAI 旨在衡量事實準確度的 SimpleQA 基準測試中，使用 Firecrawl `/search` 的 agent 拿下了 94.7% 的高分。
- 評測採用具備高等推理能力的 GPT-5.4 agent，搭配最高 20 次工具呼叫與提取 API。
- 相較於處理整頁內容，此機制在維持高準確度的同時，使用的 token 數量減少了 10 倍。
> 根據測試結果，Firecrawl 在 SimpleQA 基準測試中取得 94.7% 的準確率，優於 Exa、Parallel 和 Claude Native 等其他提供者。
**應用場景與使用方式**
- 適用於多步驟 agent 搜尋、RAG 與 LLM 關聯對齊、潛在客戶資料豐富化（Lead enrichment），以及市場情報研究。
- 既存的 `/search` 呼叫會自動套用此功能，API 結構維持不變，每個結果除了結構化的 Markdown 摘要外，仍會包含標題、URL 與描述。
- 若需取得完整頁面內容，可在呼叫時帶入對應參數，例如：
```python
from firecrawl import Firecrawl
firecrawl = Firecrawl(api_key="fc-YOUR-API-KEY")
results = firecrawl.search(
"what changed in the EU AI Act enforcement timeline",
limit=5,
scrape_options={"formats": ["markdown"]},
)
for result in results.web:
print(result.title)
print(result.url)
print(result.markdown)
```
> 報導文章列出 2026 年預計啟動的美國電池製造計畫與產能統計。
詳細資訊與操作可參考 [Firecrawl 搜尋功能文件](https://docs.firecrawl.dev/features/search-highlights)。
## 媒體內容
**示範透過搜尋介面輸入金融科技公司的融資查詢，並呈現來自各大財經媒體的搜尋結果摘要。**
**影片中的 Prompt 與操作**
Prompt（00:01）：
```
美國金融科技公司在 2026 年 7 月完成融資系列
```
原文：US fintech raises $ Series July 2026
操作步驟：
1. （00:02）點擊「Start searching」按鈕開始搜尋
## 標籤
SDK, CLI, 功能更新, Model Context Protocol, Firecrawl