Parallel — высокоточный поисковый API для AI-агентов

Parallel — набор API для ИИ-агентов: поиск и извлечение веб-страниц, исследование, списки сущностей и мониторинг изменений. Материал помогает выбрать интерфейс, подключить веб-поиск и проверить результат по первоисточникам.

Релизы августа 2026 года

В официальном changelog за август отмечены три изменения:

• 24 августа: Per-element Basis стал общедоступным в Task API. Для списка возвращается родительская запись FieldBasis и отдельная запись для каждого элемента.
• 21 августа: появился режим Fast для Search API: около 700 мс в среднем и $1 за 1000 запросов. Parallel рекомендует его как исходный вариант для большинства агентов.
• 19 августа: Parallel сообщил, что Search Advanced занял первое место в Artificial Analysis Search Index. Это заявление вендора, поэтому его стоит проверять на собственных запросах.

Ранее в 2026 году появились Responses API, Turbo Search, Index для владельцев контента, Monitor API в GA, бесплатный Search MCP и последовательные исследования через interaction_id в Task API.

API по задаче

• Search — страницы и сжатые выдержки, синхронный вызов, ориентир 200 мс–3 с.
• Extract — содержимое известных URL, синхронный вызов, 1–20 с.
• Task — глубокое исследование и структурированное обогащение, асинхронный вызов, 10 с–2 ч.
• Responses — готовые ответы с веб-источниками через совместимый с OpenAI Responses интерфейс, 5–60 с.
• Monitor — фоновые проверки веба по расписанию.
• FindAll — проверенные списки людей, компаний и других сущностей, 10 с–2 ч.
• Entity Search — синхронный поиск людей и компаний, 1–3 с.
• Chat — чат с опорой на веб; задержка зависит от выбранной модели.

Режимы Search API

Если mode не задан, используется advanced. Документация рекомендует начинать с fast. По умолчанию Search возвращает 10 результатов страниц с выдержками; дополнительные результаты стоят $1 за 1000. turbo поддерживает запросы на английском и японском языках. Для более широкого языкового покрытия выбирайте basic или advanced.

Тарифы и лимиты

Task тарифицируется за успешно завершённый запуск, независимо от числа полей результата. Текущие стандартные процессоры: lite — $5 и 10–60 с; base — $10 и 15–100 с; core — $25 и 60 с–5 мин; core2x — $50 и 60 с–10 мин; pro — $100 и 2–10 мин; ultra — $300 и 5–25 мин; ultra2x — $600 и 5–50 мин; ultra4x — $1200 и 5–90 мин; ultra8x — $2400 и 5 мин–2 ч.

У каждого процессора есть -fast вариант по той же цене. Он сокращает задержку за счёт компромисса по свежести данных. Неуспешные запуски Task не тарифицируются.

Другие тарифы: Extract — $1 за 1000 URL; Responses low / medium / high — $10 / $50 / $250 за 1000 успешных запросов; Monitor lite / base — $3 / $10 за 1000 проверок; FindAll — фиксированная плата $0,10 / $0,25 / $2 / $10 для preview / base / core / pro плюс $0 / $0,03 / $0,15 / $1 за совпадение; Entity Search — $5 за 1000 запросов с 100 результатами; Chat speed / lite / base / core — $5 / $5 / $10 / $25 за 1000 запросов.

$5 бесплатных кредитов в месяц получают подходящие организации с привязанной банковской картой. Кредиты применяются автоматически, сгорают в конце месяца, а дальнейшее потребление оплачивается по обычным тарифам.

Подключение через MCP

MCP — способ дать совместимому агенту доступ к удалённым инструментам. Search MCP доступен по адресу https://search.parallel.ai/mcp без API-ключа для знакомства и лёгкого использования. Для более высоких лимитов передавайте Bearer-ключ. Сервер вызывает Search API в режиме basic.

Добавьте URL как Streamable HTTP-сервер в используемый MCP-клиент. Конкретный способ установки зависит от клиента. Для OAuth и принудительной аутентификации используйте https://search.parallel.ai/mcp-oauth; анонимный запрос к этому адресу получает 401. Task MCP для исследования и обогащения доступен по адресу https://task-mcp.parallel.ai/mcp и требует аутентификации.

Search API напрямую

Для новых интеграций используйте /v1/search и /v1/extract.

export PARALLEL_API_KEY="..."
curl https://api.parallel.ai/v1/search -H "Content-Type: application/json" -H "x-api-key: $PARALLEL_API_KEY" -d '{"mode":"fast","objective":"Найти актуальные релизы агентных фреймворков","search_queries":["AI agent framework releases 2026","agent framework changelog 2026"]}'

Search принимает цель (objective) и поисковые запросы (search_queries). В ответе ожидаются результаты страниц и выдержки (excerpts); точную схему ответа перед внедрением сверяйте с API Reference.

Task API и Responses API

Официальный пример Python SDK использует схему результата и вызов task_run.execute:

from parallel import Parallel

client = Parallel()
result = client.task_run.execute(
    input="Исследовать компанию и собрать проверяемые сведения",
    output=YourSchema,  # ваша схема результата
    processor="core",
)
print(result.output)

Один запуск Task может заполнить несколько полей. Для последовательного исследования сохраняйте возвращаемый interaction_id и передавайте контекст в следующие запуски. API-ключ храните в переменной окружения, а не в коде.

Responses API совместим с интерфейсом OpenAI Responses и возвращает цитируемые ответы. Поддерживаются структурированный вывод и уровни рассуждения low, medium и high; ориентир задержки — 5–60 секунд, уровень medium является стандартным.

Проверка результата

1. После подключения MCP убедитесь, что сервер подключён и поисковый инструмент доступен агенту.
2. Задайте вопрос со свежими данными и проверьте, что приведённые URL открываются и подтверждают ответ.
3. Для прямого API ожидайте HTTP 200, непустые результаты и выдержки.
4. Для Task проверьте Basis у полей и элементов списков. Результаты с низкой уверенностью отправляйте на дополнительную проверку до записи в рабочую базу.

Бенчмарки Parallel

Результаты опубликованы самим Parallel. Search оценивался в многошаговой агентной конфигурации: ответы проверял LLM-судья, а стоимость включала вызовы модели и поисковых инструментов. Эти числа описывают готовые конфигурации, а не изолированное качество одного поискового вызова.

Search API: 9 сентября 2026 года

SimpleQA Verified проверяли на 100 вопросах, BrowseComp — на 50, WideSearch — на 100 задачах. Для fast и turbo использовался GPT-5.6 Luna с низким уровнем рассуждения, для basic и advanced — GPT-5.6 Sol с высоким. Агент мог использовать Search и Extract.

Task API: 26 августа 2026 года

Каждый Task-бенчмарк выполнен на фиксированной выборке из 100 вопросов. В официальной методике стоимость указана как конечные расходы на 1000 запросов. Перед выбором процессора проверьте ошибки на собственном наборе задач.

Полезные сценарии

Актуальная документация для кодового агента. Подключите Search MCP и попросите найти документацию с указанием версии. Наблюдаемый результат — открывающиеся URL и выдержки, совпадающие с нужной версией. Для закрытых страниц одного Search MCP недостаточно.

Интерактивный поиск внутри продукта. Начните с fast, измерьте задержку и качество на своём трафике. Для простых англоязычных и японских запросов с высокой нагрузкой подходит turbo.

Предварительный отбор для RAG. Search отбирает релевантные страницы, Extract превращает выбранные URL в содержимое для модели. Если URL уже известен, Search можно пропустить.

Обогащение CRM или таблицы. Передайте Task список компаний и схему полей. Результат — заполненные поля с Basis; обработка остаётся асинхронной, а стоимость считается за запуск.

Список компаний или людей. Начните FindAll с preview за $0,10, проверьте кандидатов, затем выберите base, core или pro. Обогащение добавляет отдельную плату за совпадение.

Мониторинг изменений. Настройте Monitor с расписанием и вебхуком, а до запуска используйте симуляцию события. Для узкой темы подходит lite, для широкой области — base.

Исследование страниц после входа. Task можно связать с браузерными агентами для закрытых страниц. Заранее настройте права доступа и правила обращения с приватными данными.

Ограничения и выбор альтернативы

• Верхние уровни Task дороги: ultra8x стоит $2400 за 1000 успешных запусков.
• turbo рассчитан на английские и японские запросы; для русского языка выбирайте basic или advanced.
• Task и FindAll могут выполняться до двух часов. Для интерактивного интерфейса подходят Search, Entity Search или Responses.
• Анонимный Search MCP рассчитан на знакомство и лёгкое использование. Для production-нагрузки нужны аккаунт, аутентификация и проверка лимитов.
• Бенчмарки Parallel не заменяют оценку на запросах вашего домена.
• Если известен точный URL и нужен только его текст, используйте Extract.

Безопасность данных

На официальном сайте указана отметка SOC 2 Compliant и опубликован Trust Center. Условия DPA, хранения данных и использования клиентской информации проверяйте в актуальных договорных документах. API-ключи храните в переменных окружения; для принудительной аутентификации Search MCP используйте OAuth-эндпоинт.

Официальные ссылки

• Сайт Parallel
• Документация
• Тарифы
• Режимы Search
• MCP Quickstart
• Changelog
• Бенчмарки
• Платформа и API-ключи
• Статус сервисов
• Trust Center
• GitHub

Следующий шаг

Сравните подход и тарифы с Tavily — Search API для AI-агентов, если выбираете поисковый слой для своего агента.

Связанные материалы

• Статья: 25 продвинутых сценариев для OpenClaw: от почты до трекинга здоровья
• Блог: Глубокое исследование: инструмент, которым вы пользуетесь слишком редко
• База знаний: Brave Search API — поисковый API для AI-агентов

Сопоставление качества, задержки и стоимости помогает выбрать поисковую инфраструктуру под конкретный агентный сценарий. Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov