Parallel发布专为AI优化的搜索API，加速精准答案检索

为什么AI需要一场搜索革命？

当你在浏览器里输入“如何治疗轻度抑郁症”，搜索引擎会给你一长串网页链接——新闻、论坛、百科、广告，全都要点开才能找答案。但AI不是人。它不会点击，不会滑屏，更不会耐心读完5000字的长文。它要的是：精准、浓缩、可直接推理的信息块。

传统搜索为人类设计，Parallel Search 却是为AI重建的引擎。它不排名URL，它排名“信息密度”。一句话、一段数据、一个公式——只要能直接支撑AI做决策，它就值得被优先提取。

Parallel Search 彻底抛弃了关键词匹配的老路。它不看你页面里有没有“抑郁症”“治疗”“SSRI”这些词，而是理解你真正想问的是：“有哪些循证有效的非药物干预方法，适合轻度患者，且副作用最小？”

它像一个经验丰富的研究员，扫过数百万网页，自动过滤掉营销话术、重复内容和低质问答，只留下经过验证的医学指南、临床研究摘要、权威机构建议——并把它们压缩成AI能直接吞下的语义单元。

这不是“搜索结果”，这是“知识切片”。

在多跳推理任务中——比如“对比苹果和华为2024年AI手机的电池续航实测数据，并分析其对用户日常使用的影响”——传统API需要AI先搜“苹果iPhone 15电池续航”，再搜“华为Mate 60电池测试”，再找“用户使用行为分析报告”，三次调用，耗时超3秒，Token消耗超2000。

Parallel Search 一次请求，直接输出：

准确率提升92%，成本降低48%，响应时间缩短至0.7秒。

Parallel Search 不是实验室里的概念产品。它驱动着Parallel自家的Web Agent——一个每天处理超过500万次真实用户请求的自动化系统，从比价、订票、合同分析到舆情监控，全靠它提供信息。

每一次优化，都来自真实世界的反馈：用户说“你上次给的财报数据过时了”，系统立刻调整抓取优先级；用户问“为什么这个推荐和我三天前的查询矛盾？”，系统自动加入时间戳与来源可信度权重。

这不是“拟人化搜索”，这是“工程化知识提取”。

在SimpleQA这类简单问答测试中，Parallel 的准确率与Google Search API、Perplexity等顶尖系统持平，但平均Token消耗低35%，成本低47%——这意味着，如果你是开发者，用它做AI客服、知识库、智能助手，每月API费用能省下数千美元。

更重要的是，它支持“上下文继承”：AI在上一轮对话中提取的结构化信息，可直接作为下一轮查询的输入，无需重复检索。这在多轮交互场景中，是颠覆性的效率提升。

我们正从“搜索时代”进入“知识即服务”时代。AI不需要网页，它需要的是：可验证的、结构化的、可执行的信息。

Parallel Search 的目标很清晰：让AI在100毫秒内，获得过去需要人类花10分钟才能整理出来的核心知识。

它不是在优化搜索，它是在重新定义“信息获取”本身。