TinyFish hace que la búsqueda sea gratuita: lo que realmente le cuesta a un agente de IA leer la web

Un agente de IA que lee la web paga dos tipos de costos. El primero es el cargo de recuperación: lo que cobra una API de búsqueda o extracción por solicitud. El segundo es el procesamiento por modelos: el contenido que se transfiere de las páginas recuperadas a un modelo de IA consume fichas, mientras que el razonamiento y las respuestas generadas suponen un coste adicional. TinyFish, una empresa de infraestructura web para agentes de inteligencia artificial, sostiene que los equipos presupuestan el modelo y subestiman la cantidad de contenido recuperado

que lo impulsa.

En este artículo se explican las matemáticas de los tokens, el impacto que tienen las ventanas contextuales y lo que no se muestra en la clasificación de la API de búsqueda de Artificial Analysis.

TL; DR

qué se ejecuta: TinyFish utiliza un modelo de IA nativo de la web diseñado para la búsqueda, la recuperación y la interacción con sitios web en vivo. El modelo se ejecuta en una infraestructura gestionada por TinyFish, mientras que su flota de navegadores en la nube renderiza las páginas y gestiona las interacciones con los sitios web. No se necesita ninguna GPU local. El acceso se realiza a través de los SDK, CLI o MCP de REST, Python y TypeScript
Rendimiento: en la instantánea de análisis artificial del 28 de septiembre de 2026, TinyFish Search (web) obtuvo una puntuación de 71 puntos, 9,30$ por cada 1000 tareas comparativas, con 59,0 segundos por tarea (modelo más tiempo de búsqueda).
Lo mejor: coste de recuperación de 0$ dentro de los límites de velocidad (búsqueda: 30 solicitudes por minuto, 500 por hora; obtención: 150 URL por minuto, 1000 por día) y el coste total más bajo de las 12 configuraciones que aparecen en la clasificación.
Ventajas: la segunda configuración que más tiempo tarda por tarea entre las configuraciones mostradas y un producto de agente cuyo modelo integrado no se puede cambiar.
Puntuaciones: La más alta mostrada es Perplexity Search (media), con 80 puntos. La más baja que se muestra es TinyFish Search (web) con 71. La línea base de referencia sin búsqueda

Los cargos de recuperación frente a los costos de procesamiento del modelo

Las API de búsqueda y recuperación suelen facturar por solicitud o por página. Todo lo que devuelven entra en el contexto del modelo y se factura como tokens de entrada. Los tokens de razonamiento y de salida ocupan el primer lugar

Las empresas ahora asignan cada tarea al modelo más económico, una tendencia que se puso de manifiesto cuando Stripe accedió a adquirir OpenRouter, una pasarela que abarca más de 400 modelos de más de 80 proveedores. El enrutamiento reduce el precio por token. No cambia el número de tokens que contiene una página recuperada.

Free Search and Fetch elimina el cargo de recuperación de TinyFish dentro de sus límites. El modelo descendente aún genera costos de inferencia. Por eso es importante el tamaño de cada página devuelta

¿Qué tamaño tiene una página en fichas?

2 de junio de 2026, TinyFish llevó a cabo una evaluación de la calidad de las búsquedas en 45 URL y 5 proveedores con la configuración predeterminada. En el caso de un artículo del Daily Mail con un cuerpo de aproximadamente 4.300 caracteres

, los proveedores devolvieron:

devolvieron el número $, no el artículo) ~150

Los personajes	de los proveedores	estimado*	El coste de entrada fue de 1 €/1 millón de tokens*



TinyFish Fetch	4.737 ~1.184 ~0,00118 $ Exa Contents 65.793 ~16.448 ~0,01645 $ Firecrawl Scrape 171.095	~42.774 ~0.04277
Extracto de Tavily	46.433	~11.608 ~0,01161	dólares
Parallel Extract 600 (extracto

~0,00015

*Cálculo de Marktechpost: aproximadamente 4 caracteres por ficha y un precio de entrada ilustrativo de 1 dólar por cada 1 millón de fichas. Solo procesamiento de entradas; se excluyen los cargos de recuperación, el razonamiento y la salida. Los recuentos reales varían según el tokenizador. Los recuentos de caracteres se basan en la evaluación de TinyFish

En este ejemplo, Firecrawl devolvió aproximadamente 36 veces más caracteres que TinyFish. Parallel también devolvió solo un extracto y no el artículo completo, por lo que su tamaño reducido no es directamente comparable al de las extracciones de

página completa.

Si bien esto ilustra cómo el tamaño del resultado de la extracción puede afectar al consumo de fichas, la diferencia proviene de una sola página web y no debe generalizarse en todos los sitios web. Estos porcentajes no se utilizan para esta comparación de páginas individuales porque los resultados que superen los 30 000 caracteres se truncaron antes

de juzgarlos.

Límites de contexto y llamadas repetidas

Suponga que todos los caracteres extraídos entran en el mismo contexto, sin filtrar, truncar ni resumir. Una página que contenga aproximadamente 42.774 fichas consumiría aproximadamente un tercio de una ventana de contexto de 128 000 fichas. Tres de estas páginas requerirían aproximadamente 128.322 fichas, lo que dejaría poco o ningún espacio para las instrucciones del sistema, el historial de conversaciones

o la respuesta del agente.

Los bucles de agente también reenvían el contexto. Artificial Analysis señala que cada turno reenvía la conversación completa y que las entradas anteriores se facturan al precio de las entradas almacenadas en caché del modelo. El almacenamiento en caché reduce el costo de volver a leer una página ruidosa. No la elimina y la página sigue ocupando la

ventana.

En esa evaluación interna de TinyFish, un resultado se consideró cubierto solo con al menos 1000 caracteres y una relación de señal estimada superior al 30%. TinyFish obtuvo una cobertura del 93%, Tavily del 80%, Exa del 73%, Firecrawl del 62% y Parallel del 58%. Entre los resultados utilizables únicamente, la mediana de la señal fue del 90,5% para TinyFish y del 89,7% para Exa. TinyFish realizó la prueba por sí misma, la muestra consta de 45 URL y las páginas de noticias cubrieron la mayor parte de la brecha

Por qué TinyFish hace que la recuperación sea gratuita

TinyFish enmarca la búsqueda como una operación dentro de la ejecución, como el DNS o el almacenamiento de un software normal. Un agente que reserve, compare o complete un formulario debe preocuparse por si el trabajo se realizó, no por qué sistema de búsqueda encontró la página.

TinyFish atribuye sus precios de recuperación gratuita a tres aspectos de su infraestructura:

Infraestructura compartida: TinyFish creó su flota de navegadores, sistemas de sigilo, hidratación de sesiones y escalado elástico antes de que Search fuera un producto. TinyFish afirma que esto cambia la economía marginal de las búsquedas. No hace que la infraestructura funcione libremente
Modelos especializados: TinyFish afirma que su modelo de IA nativo de la web está diseñado para la búsqueda, la búsqueda y la interacción entre sitios en vivo. Su desarrollo se basa en las trayectorias operativas de los agentes y en grandes volúmenes de actividad de búsqueda, lo que ayuda a reducir la dependencia de modelos de uso general para las tareas web intermedias
No hay un índice gigante: TinyFish dice que prefiere aprender cómo se hace el trabajo que convertirse en una empresa de indexación.

TinyFish cobra por separado el uso del agente y del navegador, mientras que Search and Fetch siguen siendo gratuitos dentro de los límites publicados. Según la página de precios, la búsqueda es gratuita con 30 solicitudes por minuto y 500 por hora. Fetch es gratuito con 150 URL por minuto y 1000 por día. Ambas siguen funcionando con un saldo de 0$ en Wallet. Agent cuesta 0,016$ por paso con 2 ejecuciones simultáneas, y Browser cuesta 0,002$ por minuto con 5 sesiones. Las cuentas nuevas reciben 8$

en fondos de Wallet.

Qué muestra el índice de referencia y qué no

análisis artificial mantiene fijo el modelo de respuesta (GPT-5.6 Luna, medium) y solo cambia el proveedor de búsqueda. El costo del modelo incluye los tokens de entrada, almacenamiento en caché, razonamiento y salida. Las diferencias entre los proveedores reflejan las cargas útiles devueltas, el número de búsquedas que realiza el modelo y los motivos por los que se basa

En la instantánea del 28 de septiembre de 2026, el costo del modelo oscila entre 8,04 y 21,65 USD por cada 1000 tareas en las 12 configuraciones mostradas. Estas provienen de 26 productos de 13 proveedores. TinyFish publica 0$ para la búsqueda más 9,30$ para el modelo, el total

más bajo mostrado.

Las desventajas: TinyFish obtuvo una puntuación de 71 en el índice de búsqueda, la más baja entre las configuraciones mostradas, y una DeepSearchQA F1 de 67. Su tiempo de referencia fue de aproximadamente 59 segundos por tarea, combinando el tiempo estimado de procesamiento del modelo y el tiempo de búsqueda medido, en lugar de representar únicamente la latencia de la API. Como Artificial Analysis usa su propia capa de extracción compartida, los resultados no miden directamente a TinyFish Fetch. Del mismo modo, los costos de referencia por cada 1000 tareas no deben confundirse con los precios de las API por cada 1000 solicitudes, ya que una sola tarea puede implicar varias búsquedas

Cómo se compara TinyFish con sus competidores más cercanos

La tabla incluye a 3 competidores seleccionados que aparecen tanto en la clasificación de Artificial Analysis como en la prueba de búsqueda de TinyFish.

de gratis (150 por minuto, 1000 €/día de 1000€ $

Función	TinyFish	Exa	Firecrawl	Parallel
Search Precio	gratuito (30 minutos, 500 por hora)	Desde 4 USD por cada 1000 solicitudes (instantáneas, hasta 10 resultados); 7 USD de forma rápida o automática; los resultados adicionales se facturan	2 créditos por cada 10 resultados	1 a 5 dólares por cada 1000 solicitudes (10 resultados)	Búsqueda o extracción de páginas
)	1 dólar por cada 1000 páginas, por tipo de contenido	1 crédito por página	1 dólar por cada
Subsidio gratuito	Búsqueda y obtención con un saldo de 0$, más 8$ Wallet	10 dólares/mes	1000 créditos/mes 5 créditos/mes	(hasta 5000 solicitudes, según el punto final) Producto pagado de automatización o investigación** Agente de 0,016 dólares/minuto Agente (investigación)
desde 0,012 dólares/minuto Ejecuta Interact (navegador) 2 créditos/min	API de tareas (investigación) 0,005$ por paso; navegador 0,002 dólares/minuto	Agente (investigación) desde 0,012 dólares/minuto Ejecuta	Interact (navegador) 2 créditos/minuto	API de tareas (investigación) 0,005 dólares/minuto
Índice de búsqueda AA	71	74 (auto)	73	75 (avanzada)
Búsqueda AA + modelo $ por cada 1000 tareas de referencia	0 + 9,30	USD 65,57 + 17,73 USD	30,48 + 12,09 USD	47,93 + 11,29
Tiempo AA por tarea (modelo + búsqueda)	59,0 s 32,3 s	62,0 s		41,9 s
Cobertura de búsqueda (evaluación interna de TinyFish, junio de 2026)	93%	73%	62%	58%

**El funcionamiento del navegador y las tareas de investigación son capacidades diferentes, por lo que estos precios no son directamente comparables. Precios comprobados el 7 de octubre de 2026: TinyFish, Exa, Firecrawl, Parallel. Datos de referencia: análisis artificial (28 de septiembre de 2026) y su metodología. Cobertura: evaluación interna de TinyFish (junio de 2026), una prueba para un solo proveedor independiente del índice de referencia de terceros

Conclusiones clave

Los agentes pagan los cargos de recuperación y modelan el procesamiento de todo lo que recuperan.
El mismo artículo oscilaba entre aproximadamente 1.184 y ~42.774 fichas estimadas por proveedor.
Tres páginas grandes sin filtrar pueden superar una ventana de 128 000 fichas.
Free Search and Fetch elimina el costo de recuperación de TinyFish, no los costos del modelo.
TinyFish obtuvo el coste total mostrado más bajo en Artificial Analysis, pero la puntuación más baja mostrada.

_{Gracias al equipo de Tinyfish por el liderazgo intelectual y los recursos para este artículo. Este artículo está patrocinado por}

TinyFish.

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An AI agent that reads the web pays 2 kinds of cost. The first is the retrieval charge: what a search or fetch API bills per request. The second is model processing: content passed from retrieved pages into an AI model consumes tokens, while reasoning and generated responses add further costs. TinyFish, a web infrastructure company for AI agents, argues that teams budget for the model and underestimate how much retrieved content drives it.

This article walks through the token math, the context-window impact, and what the Artificial Analysis Search API leaderboard does and does not show.

TL;DR

What it runs on: TinyFish uses a web-native AI model designed for search, retrieval, and interaction with live websites. The model runs on TinyFish-managed infrastructure, while its cloud browser fleet renders pages and handles website interactions. No local GPU is needed. Access is via REST, Python and TypeScript SDKs, CLI or MCP.
Performance: On the Sep 28, 2026 Artificial Analysis snapshot, TinyFish Search (web) scores 71 at $9.30 per 1,000 benchmark tasks, with 59.0 seconds per task (model plus search time).
Best: $0 retrieval charge within rate limits (Search: 30 requests/min, 500/hour; Fetch: 150 URLs/min, 1,000/day), and the lowest total cost among the 12 configurations displayed on the leaderboard.
Trade-offs: The second longest time per task among displayed configurations, and an Agent product whose built-in model cannot be swapped.
Scores: Highest displayed is Perplexity Search (medium) at 80. Lowest displayed is TinyFish Search (web) at 71. The no-search baseline is 33.

Retrieval charges vs model processing costs

Search and fetch APIs usually bill per request or per page. Whatever they return then enters the model’s context and is billed as input tokens. Reasoning and output tokens come on top.

Enterprises now route each task to the cheapest capable model, a trend underlined when Stripe agreed to acquire OpenRouter, a gateway spanning 400+ models from 80+ providers. Routing lowers the price per token. It does not change how many tokens a retrieved page contains.

Free Search and Fetch remove TinyFish’s retrieval charge within its limits. The downstream model still incurs inference costs. That is why the size of each returned page matters.

How big is one page in tokens?

TinyFish ran a fetch quality evaluation on June 2, 2026, across 45 URLs and 5 providers on default settings. For one Daily Mail article with a body of roughly 4,300 characters, the providers returned:

Provider	Characters returned	Est. tokens*	Input cost at $1 / 1M tokens*
TinyFish Fetch	4,737	~1,184	~$0.00118
Exa Contents	65,793	~16,448	~$0.01645
Firecrawl Scrape	171,095	~42,774	~$0.04277
Tavily Extract	46,433	~11,608	~$0.01161
Parallel Extract	600 (excerpt, not the article)	~150	~$0.00015

*Marktechpost calculation: ~4 characters per token and an illustrative input price of $1 per 1M tokens. Input processing only; excludes retrieval charges, reasoning and output. Real counts vary by tokenizer. Character counts from TinyFish’s evaluation.

In this example, Firecrawl returned approximately 36 times as many characters as TinyFish. Parallel also returned only an excerpt rather than the complete article, so its smaller output is not directly comparable to the full-page extractions.

While this illustrates how extraction output size can affect token consumption, the difference comes from a single webpage and should not be generalized across all websites. Those percentages are not used for this individual page comparison because outputs above 30,000 characters were truncated before judging.

Context limits and repeated calls

Assume every extracted character goes into the same context, with no filtering, truncation or summarization. A page containing approximately 42,774 tokens would consume about one-third of a 128K-token context window. Three such pages would require approximately 128,322 tokens, leaving little or no room for system instructions, conversation history, or the agent’s response.

Agent loops also resend context. Artificial Analysis notes that each turn resends the full conversation, with earlier input billed at the model’s cached-input price. Caching lowers the cost of rereading a noisy page. It does not remove it, and the page still occupies the window.

In that TinyFish internal evaluation, a result counted as covered only with at least 1,000 characters and a judged signal ratio above 30%. Coverage was TinyFish 93%, Tavily 80%, Exa 73%, Firecrawl 62% and Parallel 58%. Among usable results only, median signal was 90.5% for TinyFish and 89.7% for Exa. TinyFish ran the test on itself, the sample is 45 URLs, and news pages drove most of the gap.

Why TinyFish makes retrieval free

TinyFish frames search as one operation inside execution, like DNS or storage for ordinary software. An agent booking, comparing or filling out a form should care whether the job got done, not which search system found the page.

TinyFish attributes its free retrieval pricing to three aspects of its infrastructure:

Shared infrastructure: TinyFish built its browser fleet, stealth systems, session hydration and elastic scaling before Search was a product. TinyFish says this changes the marginal economics of search. It does not make the infrastructure free to run.
Specialized models: TinyFish says its web-native AI model is designed for search, fetch, and live-site interaction. Its development draws on agent operational trajectories and large volumes of search activity, helping reduce reliance on general-purpose models for intermediate web tasks.
No giant index: TinyFish says it would rather learn how work gets done than become an indexing company.

TinyFish charges separately for Agent and Browser usage, while Search and Fetch remain free within their published limits. Per the pricing page, Search is free at 30 requests per minute and 500 per hour. Fetch is free at 150 URLs per minute and 1,000 per day. Both keep working at a $0 Wallet balance. Agent costs $0.016 per step with 2 concurrent runs, and Browser costs $0.002 per minute with 5 sessions. New accounts get $8 in Wallet funds.

What the benchmark shows, and what it does not

Artificial Analysis holds the answer model fixed (GPT-5.6 Luna, medium) and changes only the search provider. Model cost covers input, cached, reasoning and output tokens. Differences between providers reflect returned payloads, how many searches the model runs and how much it reasons.

On the Sep 28, 2026 snapshot, model cost ranges from $8.04 to $21.65 per 1,000 tasks across the 12 displayed configurations. These come from 26 products across 13 providers. TinyFish posts $0 for search plus $9.30 for the model, the lowest displayed total.

The trade-offs: TinyFish recorded a Search Index score of 71, the lowest among the displayed configurations, and a DeepSearchQA F1 of 67. Its benchmark time was approximately 59 seconds per task, combining estimated model processing time and measured search time rather than representing API latency alone. Because Artificial Analysis uses its own shared extraction layer, the results do not directly measure TinyFish Fetch. Similarly, benchmark costs per 1,000 tasks should not be confused with API prices per 1,000 requests, since a single task may involve multiple searches.

How TinyFish compares with closest competitors

The table covers 3 selected competitors that appear in both the Artificial Analysis leaderboard and TinyFish’s fetch test.

Feature	TinyFish	Exa	Firecrawl	Parallel
Search price	Free (30/min, 500/hr)	From $4 per 1k requests (Instant, up to 10 results); $7 Fast/Auto; extra results billed	2 credits per 10 results	$1 to $5 per 1k requests (10 results)
Page fetch / extract	Free (150/min, 1,000/day)	$1 per 1k pages, per content type	1 credit per page	$1 per 1k
Free allowance	Search and Fetch at $0 balance, plus $8 Wallet	$10 credits/mo	1,000 credits/mo	$5 credits/mo (up to 5,000 requests, depending on endpoint)
Paid automation or research product**	Agent $0.016/step; Browser $0.002/min	Agent (research) from $0.012/run	Interact (browser) 2 credits/min	Task API (research) $0.005 to $2.40/request
AA Search Index	71	74 (auto)	73	75 (advanced)
AA search + model $ per 1k benchmark tasks	$0 + $9.30	$65.57 + $17.73	$30.48 + $12.09	$47.93 + $11.29
AA time per task (model + search)	59.0s	32.3s	62.0s	41.9s
Fetch coverage (TinyFish internal evaluation, June 2026)	93%	73%	62%	58%

**Browser operation and research tasks are different capabilities, so these prices are not directly comparable. Pricing checked Oct 7, 2026: TinyFish, Exa, Firecrawl, Parallel. Benchmark data: Artificial Analysis (Sep 28, 2026) and its methodology. Coverage: TinyFish internal evaluation (June 2026), a single-vendor test separate from the third-party benchmark.

Key Takeaways

Agents pay retrieval charges plus model processing on everything retrieved.
The same article ranged from ~1,184 to ~42,774 estimated tokens by provider.
3 large unfiltered pages can exceed a 128K-token window.
Free Search and Fetch remove TinyFish’s retrieval charge, not model costs.
TinyFish had the lowest displayed total cost on Artificial Analysis, but the lowest displayed score.

_{Thanks to the Tinyfish team for the thought leadership / resources for this article. This article is sponsored by TinyFish.}

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