Стартап Keenable вышел из стелса и объявил посевный раунд на $26M под лидерством Accel при участии Conviction и ангелов из Google, xAI, NVIDIA, Amazon и Hugging Face. Компания строит поисковый индекс на 100+ млрд документов специально для ИИ-агентов и заявляет задержку запросов менее 250 миллисекунд.

image
image

Что произошло

Основатели Keenable — Андрей Стыскин, экс-руководитель поиска и рекламы Яндекса с бизнесом порядка $2 млрд, а затем директор веб-инфраструктуры в Amazon AGI, и Маттиас Петри, экс-Principal Applied Scientist в Amazon AGI, работавший над веб-граундингом для Alexa. По данным TechCrunch и официального сайта, поиск уже работает в продакшене у нескольких ИИ-лабораторий и инференс-провайдеров. Сервис доступен через MCP-эндпоинт api.keenable.ai/mcp, публичная цена стартует от $1 за 1000 запросов при нагрузке 100+ RPS, а после регистрации на keenable.ai выдаются 100 тыс. бесплатных запросов. На открытом бенчмарке NEEDLE (keenableai.github.io/needle) Keenable сравнивает себя с serper, Exa, Tavily, Perplexity и Parallel и заявляет лучшее качество ранжирования при самой низкой публичной цене в нише.

Контекст

Событие происходит на фоне сворачивания Google Custom Search и Bing Search API, которые оставили разработчиков ИИ-агентов почти без веб-масштабных поисковых API. Keenable выходит в эту нишу вместе с Exa и Brave Search API и выделяется тем, что из числа конкурентов предлагает on-prem развёртывание для лабораторий и point-in-time поиск Time Machine, где параметр query_time отматывает и корпус, и ранжирование на заданный момент. Заявленная стратегия компании — строить индексы под конкретные задачи агентов, а не под человеческие запросы, — это попытка обыграть Google по цене именно на агентных запросах.

Почему это важно для индустрии

Для продуктовых команд Keenable становится готовым строительным блоком: нативная MCP-интеграция через инструменты search_web_pages и fetch_page_content позволяет подключить поиск к агенту за минуты. Публичный якорь цены $1 за 1000 запросов давит на весь сегмент search API для агентов и вынуждает Exa, Brave Search API, Tavily, serper и Perplexity отвечать по цене или задержке. On-prem развёртывание открывает API для лабораторий, которые не могут отправлять запросы во внешние облака, а бенчмарк NEEDLE становится первым открытым сравнением «качество и цена» в нише: если он станет общепринятым, рынок агентного поиска начнёт сравниваться по прозрачным метрикам, а не по маркетинговым заявлениям.

Почему это важно для пользователей

Любой читатель может зарегистрироваться на keenable.ai, получить 100 тыс. бесплатных запросов и подключить поиск к своему агенту через MCP-инструменты search_web_pages и fetch_page_content. На бесплатном лимите можно замерить задержку и качество на собственных запросах и использовать Keenable как более дешёвую замену или fallback для serper и Exa в прототипе. Переходить в продакшен сразу рано: вендорский бенчмарк не заменяет собственную оценку качества на ваших задачах.

Что пока неизвестно / ограничения

Заявление о SOTA-качестве ранжирования опирается на единственный бенчмарк NEEDLE, собранный самим вендором: состав запросов, метрики и методология сравнения с serper, Exa, Tavily, Perplexity и Parallel не раскрыты, поэтому результат нельзя независимо воспроизвести. Технические детали индекса и ранжирования тоже не опубликованы: тип retrieval, модели эмбеддингов и ранжирования, а также схема обновления и свежести корпуса остаются закрыты. Задержка менее 250 мс заявлена только для p95 в регионе US East — нет данных по другим регионам, по нагрузке выше заявленных 100+ RPS и по динамике задержки при росте корпуса. Наконец, число «100+ млрд документов» не сопровождается раскрываемыми метриками покрытия, дедупликации и свежести, а для агентов, зависящих от актуальности данных, свежесть корпуса важнее сырого объёма.

Источники

Автор

Look at AI, редакция