Exa
Exa Labs · 코딩
Exa는 키워드가 아니라 의미로 웹페이지 순위를 매기는 AI 검색 엔진이자 검색 API로, 챗봇과 에이전트, 리서치 도구에 정돈된 페이지 본문을 넘긴다.
Exa 소개
About
Exa란 무엇인가
Exa는 자체 웹 인덱스를 운영하는 검색 회사다. 단어 일치가 아니라 임베딩으로 순위를 정하는 뉴럴 검색 계층을 얹었다. 문장을 보내도 되고 질문을 보내도 되고, 원하는 페이지를 설명해도 된다. 그러면 그 개념에 맞는 링크가 돌아온다. 진입점은 두 가지다. 코드를 쓰는 사람은 api.exa.ai의 API로, 쓰지 않는 사람은 대시보드에서 목록을 만들고 쿼리를 시험한다.
Exa가 메우는 틈은 입력한 말과 실제로 알고 싶은 것 사이에 있다. 키워드 검색은 문자열을 맞추기 때문에, RAG 시스템의 검색 품질을 높이는 최근 기법을 물어도 그 단어만 되풀이할 뿐 답이 되지 않는 페이지가 올라온다. Exa는 쿼리를 의미로 다룬다. 페이지가 어떤 단어로 쓰였는지 모르는 상황에서 이 차이가 크게 작동한다.
성격상 개발자용 제품이다. 일반 사용자를 위한 채팅 화면은 없고 무제한 무료 버전도 없다. 가입 크레딧은 테스트하는 동안 금방 바닥난다. 그냥 일상적인 검색창이 필요하다면 일반 검색 엔진으로 충분하다.
시작하기
- exa.ai에서 계정을 만든다. 대시보드는 10달러 크레딧으로 시작하고 매달 1일에 다시 채워진다.
- 대시보드에서 API 키를 발급해 환경 변수 EXA_API_KEY에 넣는다.
- Python이면 exa-py, JavaScript면 exa-js를 설치한다. REST 엔드포인트를 직접 호출해도 된다.
- 자연어 쿼리를 보내고 type에 auto 같은 값을 지정한 뒤 contents에서 하이라이트를 켠다.
- 돌아온 제목과 URL, 발췌문을 읽고 자신의 모델이나 앱으로 넘긴다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 챗봇의 검색 계층을 만드는 AI 개발자. 검색 API가 모델에 바로 넣을 수 있는 페이지 본문을 주므로 크롤러와 정제 코드를 직접 짤 필요가 없다.
- 시장이나 기술을 추적하는 리서치 팀. Websets와 Agent API가 검증된 목록을 만들고 보강 항목까지 채운다. 행을 손으로 복사하는 일은 남지 않는다.
- 목록 작성이 필요한 데이터·그로스 팀. 원하는 기업이나 인물, 충족해야 할 조건을 적으면 서비스가 후보를 하나씩 확인한다.
작업
- RAG 파이프라인에 최신 페이지를 공급한다. 하이라이트는 결과별 관련도에 맞춰 잘리므로 페이지 전체를 붙이는 것보다 프롬프트 토큰이 적게 든다.
- 출처가 붙는 경쟁사 조사. Deep Search는 여러 검색 단계를 이어 붙여 구조화된 출력에 인용을 달아 준다.
- 설명으로 페이지 찾기. 글의 내용은 기억나지만 제목이나 표현이 생각나지 않을 때 유용하다.
- 특정 주제 감시. Monitors가 예약 검색을 돌려 새 이벤트를 알려 주므로 매일 아침 같은 쿼리를 다시 칠 필요가 없다.
활용 상황
- 주말에 검색 기능 프로토타입 만들기. 무료 크레딧과 Python SDK만으로 의미 기반 검색이 기존 키워드 방식보다 나은지 확인할 수 있다.
- 사내 리서치 도구 구축. REST API는 별도 인프라 없이 백엔드에 붙고, MCP 서버는 코드를 쓰지 않는 에이전트 구성까지 받쳐 준다.
- 공급사나 잠재 고객 목록 정리. Websets는 목표 개수에 닿거나 조건을 통과하는 후보가 바닥날 때까지 검색을 이어 간다.
주요 기능
자연어 검색
순위는 의미로 정해진다. 짧은 단어 나열보다 질문 형태가 더 잘 맞는다. 요청 한 번에 최대 100개 결과를 돌려주고 도메인, 카테고리, 게시일로 걸러낼 수 있다. 마음에 드는 URL과 비슷한 페이지를 찾는 기능도 있어서 틈새 시장을 훑을 때 편하다.
검색 타입과 지연 제어
검색 엔드포인트에는 속도와 깊이를 맞바꾸는 여러 모드가 있다. Lite와 instant는 빠르게 응답하고, auto는 알아서 모드를 고르며, Deep Search는 여러 단계 조사를 돌려 구조화된 출력과 인용을 함께 준다. 모드마다 요금이 달라서 가벼운 쿼리는 계속 저렴하게 유지된다.
콘텐츠와 발췌
URL을 주면 Contents 엔드포인트가 전체 본문, 표적 발췌, 짧은 요약을 돌려준다. 하이라이트는 쿼리에 맞춰 잘리므로 모델로 보내는 텍스트가 줄고 토큰 비용도 내려간다. 과금은 페이지 수와 콘텐츠 유형별로 붙어서 넓은 크롤링은 그만큼 부담이 된다.
Websets
Websets는 원하는 것에 대한 설명, 목표 개수, 모든 결과가 만족해야 할 조건에서 출발한다. Exa가 후보를 찾고 조건에 비추어 하나씩 검증한 뒤 투자 유치액이나 연락처 같은 보강 항목을 채운다. 결과는 대시보드나 API, 웹훅으로 비동기 도착한다.
Answer와 Monitors
Answer 엔드포인트는 질문에 대한 서술형 답을 인용과 함께 돌려준다. 근거 있는 답 하나면 충분할 때 모델 호출을 한 번 아낄 수 있다. Monitors는 검색을 예약 실행하고 조건에 맞는 새 이벤트를 보고한다. 반복되는 질문은 수작업 대신 피드가 된다.
개발자 연동
Python과 JavaScript 공식 SDK가 있고 둘 다 환경 변수에서 키를 읽는다. 호스팅 MCP 서버를 쓰면 도구를 가진 에이전트가 코드 없이 Exa를 호출한다. OpenAPI 명세에는 요청과 응답 스키마가 모두 들어 있다. 인증은 베어러 토큰이라 쿼리 한 번은 HTTP 호출 한 번이다.
장단점
장점
- 의미로 순위를 매기므로 내가 쓴 단어를 되풀이하지 않는 페이지에서도 답을 찾는다.
- 본문과 발췌가 검색 결과와 같은 요청에서 함께 와서 두 번째 스크래핑이 필요 없다.
- 구독 없이 사용량 기반으로 과금하고, 매달 10달러 크레딧으로 초기 검증이 가능하다.
- Python과 JavaScript, MCP 세 경로가 있어 코드 기반 작업과 에이전트 작업을 모두 덮는다.
- Deep Search와 Agent API가 여러 단계 조사를 인용과 함께 처리한다.
단점
- 개발자 도구다. 일반 사용자용 검색 페이지가 없어서 기술 작업을 하지 않는 사람이 쓸 일은 거의 없다.
- 무료 크레딧이 적다. Lite 검색 몇 천 회로는 API를 평가할 수 있어도 제품을 돌리기는 어렵다.
- 비용이 결과 수와 페이지 내용에 따라 늘어난다. 요약까지 붙인 넓은 크롤링은 기본 요금을 크게 넘길 수 있다.
- 검색에 페이지 넘김이 없어서 한 번의 쿼리로 큰 결과 집합을 얼마나 깊이 볼 수 있는지에 한계가 있다.
자주 묻는 질문
Exa는 소프트웨어가 웹을 의미로 검색하고 바로 쓸 수 있는 페이지 본문을 받게 해 준다. 챗봇을 최신 출처에 연결하거나 시장을 조사하거나, 특정 조건을 만족하는 기업·인물 목록을 만드는 데 쓴다.
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