OpenRouter 服务端联网工具 web_search 与 web_fetch：一次声明全模型通用，四搜索引擎加五抓取引擎含定价

一句话结论

在 OpenRouter 上给模型加联网能力，过去要按各家供应商的私有格式分别配置搜索工具，换模型就得重写一遍。现在两个服务端工具 openrouter:web_search 和 openrouter:web_fetch 统一了这个过程：请求里声明一次，任何支持工具调用的模型都能用；模型自己决定何时搜索、搜什么、搜几次，OpenRouter 在服务端执行并把结果直接返回给模型，客户端零实现。本文按配置方法、搜索与抓取引擎选择、成本控制参数、旧插件迁移展开。

换模型不换工具

每家模型供应商都有自带搜索工具，但结构各不相同：切换模型或供应商，就得重写工具定义、配置和结果解析，而且各家的可用行为不一致——比如严格执行屏蔽域名列表这类能力不一定有保障。

新服务端工具给了一条统一路径：指定一次工具类型，工具定义、调用方式和结果格式在所有支持工具调用的模型上完全一致。如果还想让搜索行为本身也一致，可以指定 Exa 或 Parallel 作为引擎，这样无论请求路由到 GPT-5.5、Claude 还是 Kimi，返回给模型的搜索结果都是同一来源。

最小配置只需在请求体里声明两个工具：

{
  "model": "openai/gpt-5.5",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "What happened in tech news today?" }],
  "tools": [
    { "type": "openrouter:web_search" },
    { "type": "openrouter:web_fetch" }
  ]
}

也可以先在聊天室界面点工具图标试用，再按 API 文件接入生产。

Web Search：四种引擎按需选择

搜索工具支持四种引擎：

引擎	工作方式	定价
Auto（默认）	供应商有原生搜索就用原生，否则用 Exa	视情况
Native	供应商自带搜索（OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Perplexity）	按供应商计费
Exa	搜索转给 Exa，从 OpenRouter 余额扣费	0.005 美元/次，含最多 10 条结果，超出每条 0.001 美元
Parallel	搜索转给 Parallel，从 OpenRouter 余额扣费	0.005 美元/次，含最多 10 条结果，超出每条 0.001 美元

各引擎强项不同：原生搜索与供应商模型集成最紧；Exa 和 Parallel 支持可配置的结果上下文尺寸（search_context_size），原生引擎会忽略这个参数。多数引擎支持域名过滤（allowed_domains、excluded_domains）。

API 级配置示例：

{
  "type": "openrouter:web_search",
  "parameters": {
    "engine": "exa",
    "max_results": 5,
    "search_context_size": "high",
    "allowed_domains": ["arxiv.org", "nature.com"]
  }
}

智能体循环里的并行搜索

模型需要跨来源对比信息时，可以在单个请求里发起多次搜索。比如”比较三大云 GPU 供应商的定价”这类问题，模型可能先分头搜三家，各自用不同查询词，最后汇总成答案。

用 max_total_results 给整次请求的累计结果数封顶，成本和上下文占用就可控：

{
  "type": "openrouter:web_search",
  "parameters": {
    "max_results": 5,
    "max_total_results": 15
  }
}

达到上限后，模型会收到”已达限额”的提示，不再继续发起搜索。

Web Fetch：五种引擎抓取全文

抓取工具让模型从任意 URL 取回完整页面内容，支持五种引擎：

引擎	工作方式	定价
Auto（默认）	供应商支持就用原生，否则用 Exa	视情况
Native	供应商自带抓取	按供应商计费
OpenRouter	OpenRouter 直接 HTTP 抓取	免费
Exa	内容提取并输出干净 Markdown	0.001 美元/次
Parallel	通过 Parallel 的 extract API 做高质量内容提取	0.001 美元/次

指定 Exa、Parallel 或 OpenRouter 作为引擎，能保证抓取行为在所有模型上一致，包括用 allowed_domains 和 blocked_domains 限制模型可抓取的 URL 范围。原生供应商能力参差不齐，需要这些参数被严格遵守时，选这三种之一。

用 max_content_tokens 限制模型收到的内容量，防止大页面撑爆上下文窗口：

{
  "type": "openrouter:web_fetch",
  "parameters": {
    "engine": "openrouter",
    "max_content_tokens": 50000,
    "allowed_domains": ["docs.example.com", "api.example.com"],
    "blocked_domains": ["internal.example.com"]
  }
}

从旧搜索插件迁移

过去模型只能通过 web 搜索插件联网，每次请求固定执行一次搜索，模型自己决定不了搜索时机和关键词。

迁移只需把请求体里的插件换成工具：

插件写法（旧）：

"plugins": [{ "id": "web" }]

服务端工具写法（新）：

"tools": [{ "type": "openrouter:web_search" }]

换成服务端工具后，搜索时机和次数都由模型决定。唯一限制：服务端工具要求模型支持工具调用，当前模型不支持的话要么换成支持的模型，要么继续用插件。官方提供了带完整细节的迁移指南。

接入自己的智能体项目时，建议先用免费的 OpenRouter 引擎测试 web_fetch 抓取效果，再按需选择 Exa 或 Parallel 换取干净 Markdown 输出；搜索侧配置好 max_total_results 上限后再上生产，模型联网的成本就从不可控变成可预估。

原文信息

• 作者：David Bai（OpenRouter）
• 发布时间：2026-05-07
• 原文标题：Consistent Web Search and Fetch Across Every Model

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