# OpenAI 內建搜尋得 74 分：比無搜尋高 41 分，多跳題仍有差距

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> 原作者：ArtificialAnlys (@ArtificialAnlys) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-10-07

> 原始來源：https://x.com/ArtificialAnlys/status/2107347774262112765

## 證據與延伸閱讀

- [# OpenAI 內建搜尋得 74 分：比無搜尋高 41 分，多跳題仍有差距](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2107347774262112765) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-06 · 支持主張：支援測試設定、Search Index 與兩項 benchmark 分數、名次、任務成本估算及方案比較。
- [Artificial Analysis Search Index: Search API Benchmark & Leaderboard](https://artificialanalysis.ai/agents/search-api) — 一手來源 · 最後核對：2026-10-06 · 支持主張：提供 Search Index 排行榜的背景與比較脈絡。

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## 中文摘要

# OpenAI 內建搜尋得 74 分：比無搜尋高 41 分，多跳題仍有差距

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![OpenAI Web Search 搜尋版 Search Index 74 與無搜尋 33 的比較，並列出 AA-Omniscience、BrowseComp 和每題估算成本。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-1bc1f4ab-8771-49a2-b463-c83d427c7226/aa-search/v1/overview.png)
> 同一 Search Index 基準比較搜尋版與無搜尋版；AA-Omniscience、BrowseComp 和成本估算分開呈現。
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Artificial Analysis 把 OpenAI 的內建網頁搜尋納入 Search Index，並用同一個 GPT-5.6 Luna（medium）比較搜尋方案與不搜尋的表現。搜尋版得 74 分，無搜尋基準為 33 分；但到了需要跨多次搜尋整合資訊的 BrowseComp，OpenAI 搜尋的排名落在中段。這組結果同時呈現了搜尋工具帶來的提升、測試任務間的差異，以及每題估算成本。[查看 Artificial Analysis 的測試結果](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2107347774262112765)

## 同一模型下，搜尋版高出 41 分

測試將 GPT-5.6 Luna（medium）接上 OpenAI 的 `web_search`，搜尋情境設為 medium；搜尋迴圈在單一 Responses API 呼叫中執行。其他搜尋 API 方案也使用相同底層模型，因此這項比較著重在不同搜尋方案搭配同一模型的結果。

| 評估項目 | OpenAI Web Search | 參照結果 | 怎麼看 |
|---|---:|---:|---|
| Artificial Analysis Search Index | 74 分，26 個產品中第 7 | 同模型不使用搜尋：33 分 | 搜尋版高 41 分 |
| AA-Omniscience | 72% 正確率，第 3／26 | 最高者 Firecrawl：73% | 與榜首相差 1 個百分點 |
| BrowseComp | 73.5%，第 13／26 | Perplexity 變體與 Octen：85–87% | 多跳搜尋是這次測試的相對弱項 |

Search Index 的 74 分是索引分數，不是 74% 的正確率；AA-Omniscience 與 BrowseComp 才以正確率呈現。Artificial Analysis 將 OpenAI 列為供應商排名第 5、產品變體排名第 7，因同一供應商可能有多個產品設定。這些名次都只描述該次榜單與測試配置。[Artificial Analysis Search Index](https://artificialanalysis.ai/agents/search-api)

## 單題約 5 美分，搜尋本身與模型用量分開計

Artificial Analysis 估算每項測試任務約花 **5 美分**：其中搜尋成本約 **4 美分**，模型成本約 **0.9 美分**。搜尋結果也會計入模型輸入 token；該測試每題約使用 4 萬個輸入 token。這個數字是特定 benchmark 任務組合下的估算，不等同於單次搜尋呼叫的完整成本，也不是各種實際使用情境的固定費率。

在該榜單的成本比較中，OpenAI 的估算低於 Parallel advanced（約 6 美分）及 Perplexity medium（約 7 美分），高於 Octen（約 2.4 美分）；Octen 的 Search Index 分數則高 3 分。成本與分數需要一起看：這組結果沒有顯示 OpenAI 在每個任務或每種方案上都占優勢。

## 表現取決於要回答哪一類問題

OpenAI 搜尋在 AA-Omniscience 的事實問答測試取得 72%，接近榜首；BrowseComp 則要求跨多次搜尋處理多跳問題，排名為 26 個產品中的第 13。這代表 Search Index 的整體分數不能單獨說明所有搜尋工作的表現，任務需要的搜尋深度也會影響比較結果。

本次設定使用 GPT-5.6 Luna（medium）與 medium 搜尋情境，且 Search Index 以一組 benchmark 任務衡量。讀者可把 74 分與各項測試結果理解為這套設定在該榜單上的表現；每題成本也依 Artificial Analysis 所述的測試用量與計價方式估算。[測試方法與完整比較](https://x.com/ArtificialAnlys/status/2107347774262112765)

![Artificial Analysis Search Index 比較十二種搜尋設定；箭頭指向 OpenAI Web Search（medium）的 74 分。圖中僅使用模型的基準線為 33。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-1bc1f4ab-8771-49a2-b463-c83d427c7226/aa-search/v1/media-0-r2Url.jpg)

> Artificial Analysis Search Index 比較十二種搜尋設定；箭頭指向 OpenAI Web Search（medium）的 74 分。圖中僅使用模型的基準線為 33。

## 標籤

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