Optimierung der Web-Suche für KI-Anwendungen durch die überarbeitete Brave Search API

Revolution der Web-Suche für KI-Anwendungen durch Brave Search API

Die Landschaft der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant, und mit ihr steigen die Anforderungen an die Qualität und Struktur der Daten, die Large Language Models (LLMs) speisen. In diesem Kontext hat Brave eine überarbeitete Version seiner Search API vorgestellt, die darauf abzielt, die Web-Suche für KI-Anwendungen deutlich zu verbessern. Diese Entwicklung ist für Unternehmen relevant, die auf präzise und zuverlässige Webdaten für ihre KI-gestützten Lösungen angewiesen sind.

Die LLM Context API: Präzise Daten für präzise Antworten

Im Zentrum der Neuerung steht die Einführung der LLM Context API. Dieses Tool ist darauf ausgelegt, LLMs strukturierte Informationen zu liefern, anstatt einer bloßen Liste von URLs. Für Ingenieure, die an Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen arbeiten, ist dies ein entscheidender Vorteil. Die Qualität des eingespeisten Kontexts beeinflusst die Genauigkeit der Ausgabe stärker als die Größe des verwendeten Modells selbst.

Brave hat interne Studien durchgeführt, die diese These untermauern. Es wurde festgestellt, dass auch kleinere Modelle mit offenem Quellcode, wenn sie mit qualitativ hochwertigen Daten gespeist werden, in der Lage sind, führende Closed-Source-Modelle zu übertreffen. Ein Vergleich des internen Chatbots "Ask Brave" (basierend auf dem Open-Weights Qwen3-Modell und der neuen API) mit Wettbewerbern wie Google AI Mode und ChatGPT zeigte, dass "Ask Brave" eine höhere Gewinnrate erzielte, obwohl es Grok knapp unterlag. Dies deutet darauf hin, dass der Zugang zu einem hochwertigen, geerdeten Kontext ein primärer Faktor für die Qualität der Antworten ist.

Von rohem HTML zu "Smart Chunks"

Die traditionelle Web-Suche ist auf URLs und menschliche Nutzer ausgerichtet. Die LLM Context API von Brave begegnet den Herausforderungen, mit denen Entwickler beim Scraping von Daten konfrontiert sind, indem sie statt rohem HTML sogenannte "Smart Chunks" zurückliefert. Dieser Prozess beinhaltet:

• Bereinigung und Extraktion von Text: Das System nutzt abfrageoptimierte Snippets und Markdown-Konvertierung für eine saubere Textgewinnung.
• Strukturierte Daten: JSON-LD-Schemas und Tabellen werden mit granularer Zeilenebene erhalten.
• Code-Kontext: Für technische Anfragen und Coding-Agenten werden Codeblöcke spezifisch extrahiert.
• Multimedia und Foren: Das System verarbeitet Diskussionsforen und YouTube-Untertitel direkt.

Ein internes System bewertet und ordnet diese "Smart Chunks", um die relevantesten Informationen für die Anfrage zu identifizieren. Entwickler können die endgültige Antwort an ein spezifisches Token-Budget anpassen. Brave gibt an, dass dieser Verarbeitungsschritt eine geringe zusätzliche Latenz von weniger als 130 ms (90. Perzentil) verursacht, wobei die Gesamtlatenz für Aufrufe der LLM Context API unter 600 ms (90. Perzentil) bleibt.

Unabhängigkeit und Datenschutz im Fokus

Ein wesentliches Merkmal der Brave Search API ist ihre Unabhängigkeit. Brave betreibt einen eigenen Suchindex, der als einer von nur drei globalen, unabhängigen Indizes in der westlichen Welt gilt – und der einzige außerhalb der großen Technologiekonzerne. Dies bedeutet, dass Brave nicht auf das Scraping von Inhalten von Google oder Bing angewiesen ist. Diese Unabhängigkeit ermöglicht es dem Unternehmen, eine Service Organization Control 2 (SOC 2) Typ II-Zertifizierung und eine Zero Data Retention (ZDR)-Richtlinie anzubieten.

Die ZDR-Richtlinie stellt sicher, dass Suchanfragen nicht protokolliert, gespeichert oder mit Nutzeridentitäten verknüpft werden. Dies ist besonders für Unternehmen in regulierten Branchen von Bedeutung, da es verhindert, dass Kundendaten in Trainingsdatensätze Dritter gelangen. Brave verwendet die Suchanfragedaten nicht zum Training seiner eigenen Modelle.

Entwickler-Tools und Preisgestaltung

Die Brave Search API fasst ihre Angebote in vier Hauptplänen zusammen:

• Search: Umfasst die neue LLM Context API sowie Web-, Nachrichten-, Bild- und Video-Suche. Kostenpunkt: 5 USD pro 1.000 Anfragen.
• Answers: Bietet fundierte Antworten, die auf Web-Ergebnissen basieren. Preis: 4 USD pro 1.000 Suchanfragen plus 5 USD pro Million Tokens.
• Spellcheck: Rechtschreibprüfung als Dienstleistung.
• Autocomplete: Vorschläge für Suchanfragen, inklusive Entitätserkennung.

Zur Unterstützung der Integration hat Brave "Skills" eingeführt. Dies sind modulare Workflows, die es KI-Editoren oder Befehlszeilenschnittstellen ermöglichen, Anweisungen und Skripte dynamisch zu laden. Ein API-Assistent im Entwicklerportal bietet zudem Hilfestellung bei Endpunkten und Codebeispielen.

Bedeutung für die B2B-Zielgruppe

Für Unternehmen, die KI-Anwendungen entwickeln und betreiben, liegt der Wert zunehmend in der Qualität der Daten, die in die Modelle eingespeist werden. Die Bereitstellung strukturierter Webdaten für Modelle mit offenem Quellcode kann die Inferenzkosten senken, während die Qualität der Ergebnisse erhalten bleibt. Die Wahl der richtigen Such-API ist somit eine strategische Entscheidung, um einen stabilen und konformen Strom von Kontextdaten zu gewährleisten.

Fazit

Die Überarbeitung der Brave Search API stellt eine Entwicklung dar, die darauf abzielt, die Effizienz und Genauigkeit von KI-Anwendungen durch verbesserte Datenbereitstellung zu steigern. Mit einem Fokus auf strukturierte Daten, Unabhängigkeit und Datenschutz bietet Brave eine Lösung, die für Unternehmen, die im Bereich der Künstlichen Intelligenz agieren, von Interesse sein könnte.

 

 

Bibliographie

Brave (12. Februar 2026). Brave launches most powerful search API for AI to date. Abgerufen von https://brave.com/blog/most-powerful-search-api-for-ai/ Brave (16. Oktober 2025). Brave Search API. Abgerufen von https://brave.com/search/api/ Brave Software (22. September 2023). What sets the Brave Search API apart? Abgerufen von https://brave.com/ai/what-sets-brave-search-api-apart/ Daws, R. (13. Februar 2026). Brave Search API revamp makes web search useful for AI apps. Developer-Tech. Abgerufen von https://www.developer-tech.com/news/brave-search-api-revamp-makes-web-search-useful-for-ai-apps/ LinkedIn (12. Februar 2026). Today we're launching a revamped Brave Search API ... – LinkedIn. Abgerufen von https://www.linkedin.com/posts/brave-software_today-were-launching-a-revamped-brave-search-activity-7427764257854816256-T8ZV Reddit (12. Februar 2026). Brave launches revamped search API built for AI apps - Reddit. Abgerufen von https://www.reddit.com/r/brave/comments/1r31wgm/brave_launches_revamped_search_api_built_for_ai/