Что произошло
На Hacker News опубликован анонс Keenable — веб-поискового API, спроектированного специально для работы AI-агентов. Сервис использует собственный индекс из более чем 100 миллиардов документов и ориентирован на низкую стоимость и латентность (p95 менее 250 мс на US East). Ключевая особенность — SQL-подобный интерфейс для запросов к вебу, позволяющий выполнять структурированное извлечение данных в агентных пайплайнах.
Почему это обсуждают
Проект привлёк внимание по нескольким причинам. Во-первых, команда: CEO Андрей Стыскин ранее возглавлял поиск и рекламу в Яндексе (бизнес на $2 млрд), а сооснователь Маттиас Петри был Principal Applied Scientist в Amazon AGI, где строил сервис веб-грундинга для Alexa. Во-вторых, необычная архитектура: SQL-интерфейс к вебу — редкость для поисковых API. В-третьих, прозрачное бенчмаркирование: команда запустила NEEDLE — живой бенчмарк, сравнивающий Keenable с Serper, Exa, Tavily, Perplexity и другими по качеству и стоимости.
Что подтверждено
| Punkt | Detail |
|---|---|
| Продукт | Keenable — API веб-поиска с собственным индексом 100B+ страниц |
| Команда | CEO — экс-глава поиска Яндекса, CSO — экс-учёный Amazon AGI (Alexa) |
| Финансирование | $26 млн от Accel и Conviction |
| Цены | От $1 за 1 тыс. запросов при 100+ RPS; бесплатный лимит — 100 тыс. запросов в месяц |
| Задержка | p95 <250 мс (US East) |
| Бенчмарк | NEEDLE — публичный, обновляется ежедневно |
| Ключевая особенность | SQL-подобный интерфейс для структурированного извлечения |
Что остаётся неясным
Пока нет независимых сторонних тестов качества индекса и ранжирования за пределами собственного бенчмарка Keenable. На момент публикации в HN-треде нет комментариев — обсуждение практически не началось. Также не раскрыты детали архитектуры краулинга, обновляемости индекса и покрытия по регионам и языкам. Модель ценообразования ($1/1K запросов) выглядит агрессивно, но при каких условиях применяется — не уточнено.
Что стоит проверить
Рекомендуется изучить NEEDLE-бенчмарк (keenableai.github.io/needle) для сравнения с альтернативами в вашем сценарии. Также стоит протестировать SQL-интерфейс на типовых задачах агента: извлечение списков, поиск по условиям, агрегация. Полезно отследить HN-тред — по мере появления комментариев может вскрыться информация о стабильности, rate-limits и реальной задержке в разных регионах.
Источники: оригинальный пост на Hacker News (https://news.ycombinator.com/item?id=49435555), сайт проекта (https://keenable.ai/), страница бенчмарка NEEDLE (https://keenableai.github.io/needle). Подтверждение финансирования — TechCrunch. Для верификации статуса проекта и возможных обновлений рекомендуется следить за блогом GitHub (https://github.blog/).