TL;DR

• 最佳深度研究API取决于代理是否需要网络获取、自治合成或两者兼而有之。 将每个产品视为相同类型的端点会产生误导性的短名单。
• Nstproxy Crawl 在此处是控制网络获取的最佳选择，而非自治报告写作。 它为代理提供了受限的爬取功能、JavaScript 渲染和可选择的输出，然后模型在证据上进行推理。
• 并行任务API适合需要将引用研究返回为文本或模式约束JSON的代理。 其异步任务模型比阻塞请求更适合长时间运行的工作。
• Gemini Deep Research 是一个受管理的研究代理，但其API仍然处于预览状态。 需要背景执行，当前不支持结构化输出。
• Perplexity Sonar Deep Research 提供带有引用的直接研究模型端点。 它适合那些希望减少编排代码并可以接受提供商定义研究过程的团队。
• OpenAI Deep Research 与响应API中的网络搜索、文件搜索或远程MCP源协同工作。 然而，OpenAI 当前模型目录将专用深度研究模型标记为已弃用，因此新的部署应首先验证迁移路径。

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如何为AI代理选择深度研究API

选择数据路径后再选择模型。生产代理通常需要搜索和合成的研究模型、在明确抓取规则下返回源材料的集合API，或两者的组合。 Nstproxy Crawl 属于第二类: 它收集并规范授权的公共网络内容，但不决定证据的意义。

当前的搜索结果将搜索API、自主研究代理和爬虫混合在一个列表中。这样会隐藏实际上影响实现的权衡。此比较使用六个字段，这些字段可能会改变买家的决策:

这一区别也解释了为什么 网络索引 和深度研究模型解决同一系统的不同层次。索引使证据可检索; 模型对其进行解释。

一目了然的比较