Exa 3.0とは？Dynamic Highlightsが検索API首位タイ、コスト21%減

Exa 3.0は、Exaが2026年10月19日に発表した検索APIの最新版で、検索結果から必要なテキストだけを動的に抜き出してAIエージェントに渡せるのが特徴です。Artificial Analysisが公開したベンチマークでは、新モード「Dynamic Highlights」を使ったExa Search（auto）がSearch Indexでスコア80を記録し、Perplexity Search（medium）と首位タイに並びました。

室谷代表取締役

Exa 3.0の発表、地味に見えて検索APIの勢力図が動く話なんですよね。Artificial AnalysisのSearch Indexで80、Perplexity Search（medium）と同点の1位です。

テキトー教師DotAI 認定講師

単に「また検索APIが速くなった」という話じゃないんですよ。今回の主役はExa 3.0に追加されたDynamic Highlightsという仕組みで、検索結果のテキストをどうモデルに渡すかという設計そのものを変えてきています。

Exa 3.0とは？何が発表されたのか

室谷代表取締役

まず前提を揃えると、Exa 3.0はExaが2026年10月19日に発表した検索APIの最新版で、検索結果から必要なトークンだけを動的に選んで返せるのがポイントです。Artificial Analysisはこれを独自のSearch Indexで評価しました。

テキトー教師DotAI 認定講師

Artificial Analysisは検索APIを29製品・14プロバイダにわたって共通条件で比較しているんですよね。検索APIというのは、AIエージェントがWebから情報を取ってくるためのAPIで、回答を最新情報に基づかせるために使われます。

室谷代表取締役

その比較の場でExa 3.0が首位タイに入った、と。で、今回の発表で特に重要なのが、既存のハイライトを置き換える新モードが出てきたことなんですよ。

テキトー教師DotAI 認定講師

整理すると、発表の骨格はこうです。

• Exaが検索API「Exa 3.0」を発表
• 新モード「Dynamic Highlights」を追加（研究プレビュー段階）
• Artificial AnalysisのSearch Indexでautoが80、liteが79
• autoはPerplexity Search（medium）と首位タイ

室谷代表取締役

ここで大事なのは、Artificial Analysisが発表元で、評価対象がExaの製品だという役割の整理なんですよね。ベンチマークの数字はArtificial Analysisの計測で、機能の仕様はExaの公式ブログとドキュメントが一次情報です。

テキトー教師DotAI 認定講師

そこは受講生さんもよく混同するポイントで、講座でも「誰が何を発表したか」を分けて読むように伝えています。今回で言えば、Exaが機能を出し、Artificial Analysisがそれを測ったという関係ですね。

Exa 3.0のDynamic Highlightsでできること

室谷代表取締役

Dynamic Highlightsの何が新しいかというと、トークンを文書単位ではなく情報の最小単位として扱うところなんですよ。Exaのブログでは、取得した全ページを1つの文書として結合し、全体を見渡してどのページにどれだけトークンを割くかを動的に決めると説明されています。

テキトー教師DotAI 認定講師

従来のハイライトはページごとに抜き出す仕組みで、ページ単位のトークン上限がありました。その結果、複数のURLが同じ情報を重複して引っ張ってきたり、逆に重要ページから十分に抜き出せなかったりしたわけです。

室谷代表取締役

そこを1回のフォワードパスでまとめて処理する。要するに、関連度の高いページには厚めに、関係ないページにはゼロに近く配分できる。

これは検索結果の「渡し方」の設計変更なんですよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

Exaのブログでは、全文と比べて平均95%のトークン削減になるとされています。既存ハイライトと比べても、単発検索で40%の効率改善と3.8%の品質向上、エージェント用途で30%削減と2.1%の品質向上という数字が示されています。

室谷代表取締役

面白いのは、例として挙げられているのが「サンフランシスコの現市長は誰か」みたいな質問で、答えは9トークンで足りるのに、多くの検索ツールは1万トークン以上を引っ張ってくるという話なんですよ。これはエージェント開発者なら刺さる話ですよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

コンテキストウィンドウの圧迫やLLMコストの増大、いわゆるcontext rotの原因がそこにあるわけです。Dynamic Highlightsはまさにその無駄を削る方向の改善なんですね。

Exa 3.0の使い方・始め方と提供状況

室谷代表取締役

使い方はシンプルで、APIリクエストのcontentsの中にあるhighlightsにdynamicをtrueで指定するだけなんですよ。Exaのドキュメントにも記載されています。

テキトー教師DotAI 認定講師

整理すると、指定はこの形です。

{
  "query": "検索クエリ",
  "type": "auto",
  "numResults": 10,
  "contents": {
    "highlights": {
      "dynamic": true
    }
  }
}

室谷代表取締役

typeにautoかliteを選ぶ形ですね。autoは品質と速度のバランス型、liteは低コストと低遅延に振ったモードです。

テキトー教師DotAI 認定講師

提供状況としては、ExaのブログでDynamic Highlightsは研究プレビュー段階と明記されています。継続開発中ではあるものの、Exaとしては最も先進的なスニペットソリューションという位置づけです。

室谷代表取締役

日本からの利用可否について、現時点では明らかにされていません。ただAPI経由の機能なので、アカウントとAPIキーがあれば試せる類のものではあります。

ここは公式の案内を確認するのが確実ですね。

テキトー教師DotAI 認定講師

既存のハイライトからの移行は、パラメータを1つ足すだけなので試しやすいですよね。検索APIの選定は、Artificial Analysis Decision Indexとは？決定モデルを評価する新指標のような評価軸の記事も参考になります。

Exa 3.0の料金——autoとliteで何が変わるか

室谷代表取締役

料金はシンプルで、autoが1,000検索あたり7ドル、liteが1,000検索あたり4ドルです。これはExaの価格設定として示されています。

テキトー教師DotAI 認定講師

タスクあたりのコストに落とすと、autoが0.066ドル、liteが0.044ドル。内訳はautoが検索に約0.053ドル、モデル推論に約0.012ドル、liteが検索に約0.031ドル、モデル推論に約0.013ドルという構成です。

室谷代表取締役

ここで効いてくるのが、Dynamic Highlightsが返すテキストを減らすことでモデル推論コストも下げている点なんですよ。autoの推論コストは標準ハイライトの0.018ドルから0.012ドルに下がっています。

テキトー教師DotAI 認定講師

つまり検索APIの料金だけを見ていると見落とすんですが、渡すトークンが減るとモデル側の入力コストも下がる。トータルで見るべきだというのがArtificial Analysisの集計の考え方ですね。

室谷代表取締役

MYUUUでもエージェントを回していると、検索APIの単価よりモデルの入力トークン代のほうが効いてくる場面が多いんですよね。そういう意味でこの内訳は実務感覚に近いです。

ベンチマーク結果——Perplexityと並ぶ首位タイの中身

室谷代表取締役

数字を並べると、Search Indexはautoが80、liteが79。Perplexity Search（medium）が80、highが79なので、トップ集団に完全に入り込んだ形です。

テキトー教師DotAI 認定講師

内訳も見ておきたいですね。DeepSearchQAではautoが85.6 F1、liteが84.9 F1で1位と2位、Perplexity Search（medium）は80.8なので4〜5ポイント差をつけています。

室谷代表取締役

一方でBrowseCompはautoが83、Perplexity（medium）が87。AA-Omniscienceはautoが73、Perplexity（medium）が72。

ベンチマークごとに得意不得意が出ているのが正直なところです。

テキトー教師DotAI 認定講師

Search IndexはDeepSearchQAのF1、BrowseCompの精度、AA-Omniscienceの精度を等权重平均した指標です。だから総合では並んでも、中身は同じではないという読み方が必要ですね。

室谷代表取締役

評価条件も揃えておきたいです。候補モデルはGPT-5.6 Luna（medium）、ターン上限25、検索結果は最大10件、グレーダーも同じモデル。

検索プロバイダだけを差し替える比較になっています。

テキトー教師DotAI 認定講師

そこがこのベンチマークの面白さで、検索APIの違いだけを抽出できる設計なんですよ。Stirrupというオープンソースのエージェントハーネスを使っている点も公開されています。

トークン47%減・コスト21%減はどう実現したか

室谷代表取締役

効率の数字がかなり強いんですよ。autoはタスクあたり検索7.6回で、標準ハイライトの9.4回から減っている。

トークンは299kから157kへ47%減、コストは0.083ドルから0.066ドルへ21%減です。

テキトー教師DotAI 認定講師

liteもトークン164kで45%減ですから、モードを問わず効いているということですね。

室谷代表取締役

ここで面白いのが、検索回数まで減っていることなんですよ。トークンが減って文脈が圧迫されにくくなると、エージェントが同じ検索を繰り返さずに済む。

検索回数の削減は副産物ではなく、設計の狙いがはまった結果だと読めます。

テキトー教師DotAI 認定講師

Exaのブログでも、エージェントは答えが見つからないと検索を続けるので、検索トークンの最適化は品質を落とさないことが前提だと述べています。効率化で検索回数が増えたら元も子もないわけです。

室谷代表取締役

ただ、トークン効率だけで見るとPerplexityのlow 127k、medium 137kのほうが少ないんですよね。Exaは157k。

ここは正直に書いておきたいところです。

テキトー教師DotAI 認定講師

そうなんですよ。トークン最少はExaではない。

ただ総合スコアとコストのバランスで見ると、Exaのautoとliteはコスト対性能のパレートフロンティア上に位置し、Octen（77、0.024ドル）の先を拡張しているとされています。

室谷代表取締役

「より低コストでより高スコアの製品は他にない」というのがArtificial Analysisの表現ですね。これは強い言い方ですが、指標の定義に沿った事実として受け止めるのが正確です。

autoとliteの遅延トレードオフをどう見るか

室谷代表取締役

ここが一番悩ましいところで、autoはタスクあたり43.7秒。標準ハイライトの29.5秒より48%遅いんですよ。

検索回数は減っているのに遅い。

テキトー教師DotAI 認定講師

原因は検索1回あたりの遅延で、3.27秒対2.10秒。Dynamic Highlightsの処理自体が重いということですね。

室谷代表取締役

一方のliteは29.0秒で、autoのDynamic Highlightsより34%速く、標準ハイライトのautoと同程度。検索1回あたり0.85秒です。

テキトー教師DotAI 認定講師

整理すると、こういう住み分けになります。

• auto：品質最優先。スコア80だが43.7秒
• lite：速度とコスト優先。スコア79で29.0秒、0.044ドル
• Perplexity Search（medium）：スコア80で25.5秒

室谷代表取締役

スコア1点差で14秒以上速いliteは、対話型のエージェントではかなり現実的な選択肢なんですよね。ユーザーを待たせる場面では43.7秒は厳しいですから。

テキトー教師DotAI 認定講師

Artificial Analysisも、あるタスクで最強のプロバイダが最高スコアとは限らないと述べています。品質の向上幅、コストの増加幅、遅延の増加幅の3つで見るべきだと。

室谷代表取締役

これはChatGPTとClaudeを徹底比較【2026年最新】：料金・性能・プログラミング・使い分けを完全解説のようなモデル比較でも同じで、単一指標で決めると失敗するんですよね。検索APIも同じ構造です。

テキトー教師DotAI 認定講師

受講生さんにも、ベンチマークは「どの条件で測ったか」まで読むように伝えています。今回なら候補モデルがGPT-5.6 Luna（medium）固定だという前提を外すと、結果は変わり得ますからね。

室谷代表取締役

あと、Dynamic Highlightsは研究プレビュー段階なので、本番導入は挙動を見ながらという判断になると思います。パラメータ1つで切り替えられるので、A/Bで比べるのが現実的です。

テキトー教師DotAI 認定講師

エージェントの検索設計は、CursorとChatGPT（OpenAI API）連携完全ガイド【2026年最新】：APIキー設定・料金・Slack連携まで徹底解説のようにAPI連携の実装記事と合わせて読むと、実際の組み込みイメージが湧きますね。

よくある質問

室谷代表取締役

ここまでの話を、よく聞かれる形で整理しておきますね。

テキトー教師DotAI 認定講師

まずExa 3.0とは何か。Exaが2026年10月19日に発表した検索APIの最新版で、Dynamic Highlightsによって必要なトークンだけを動的に返せるのが特徴です。

室谷代表取締役

Exa 3.0の料金は。autoが1,000検索あたり7ドル、liteが1,000検索あたり4ドルです。

タスクあたりではautoが0.066ドル、liteが0.044ドルと計測されています。

テキトー教師DotAI 認定講師

ベンチマークの結果は。Artificial AnalysisのSearch Indexでautoが80、liteが79。

autoはPerplexity Search（medium）と首位タイです。DeepSearchQAではautoが85.6 F1、liteが84.9 F1で1位と2位でした。

室谷代表取締役

どうやって使うかは、APIリクエストのcontents内のhighlightsにdynamicをtrueと指定するだけです。typeでautoかliteを選びます。

テキトー教師DotAI 認定講師

日本で使えるかは、現時点では明らかにされていません。提供状況は研究プレビュー段階と公式ブログに記載されています。

室谷代表取締役

遅延はどうなのか。autoはタスクあたり43.7秒で標準ハイライト比48%遅く、liteは29.0秒です。

速度重視ならliteという判断になります。

テキトー教師DotAI 認定講師

Exa 2.0との違いについては、今回の発表資料で比較の詳細は示されていません。現時点では明らかにされていない、というのが正確なところです。

室谷代表取締役

数字の前提も忘れずに。候補モデルはGPT-5.6 Luna（medium）、ターン上限25、検索結果は最大10件という条件での計測です。

条件が変われば結果も変わるので、自社のタスクで試すのが結局は一番なんですよね。