Cloudflare AI Search 正式全面可用

关键信息

AI Search 使用 Qwen3-VL-Embedding 模型实现原生多模态检索，使图像查询与已索引的图像或文本位于同一向量空间；如果模型仅支持文本，系统则会通过 ToMarkdown 将查询图像转换为描述文字。其流程可以改写查询、并行执行向量搜索和关键词搜索、融合并选择性地重排结果，然后返回排名靠前的内容片段或将其交给生成模型。

资讯摘要

Cloudflare 宣布，AI Search 在经过一年多的开发和实际使用后，现已正式全面可用。该托管服务将 Workers AI、Vectorize、R2 和 Browser Run 组合成索引与检索流程，Cloudflare 自己也使用它为博客和开发者文档提供搜索功能。此次全面发布在文本之外增加了多模态能力，包括原生图像嵌入、PDF OCR 以及更大文件支持。此前，图像检索依赖目标检测、生成描述文字和文本嵌入，因此只能根据描述文字中记录的细节搜索图像。

加入原生图像检索后，AI Search 可以保留颜色、纹理、几何形状、构图和空间关系等视觉信号，同时保留描述文字以支持文本理解。Qwen3-VL-Embedding 模型能够将图像查询直接嵌入与已索引图像和文本相同的向量空间；仅支持文本的嵌入模型则会先通过 ToMarkdown 将图像转换为描述文字。查询可以先被改写，再由向量搜索和关键词搜索并行处理，结果随后被融合并选择性地重排，最终返回内容片段或交给生成模型。Cloudflare 表示，AI Search 将于 2026 年 11 月 1 日开始计费，但所有 Workers 计划仍会继续提供免费额度。

资讯正文

AI Search 现已正式上线

Cloudflare 的 AI Search 将 Workers AI、Vectorize、R2 和 Browser Run 结合起来，构建了一套完全托管的索引与检索流水线。自一年多前推出 AI Search 以来，我们看到开发者将其用于各种搜索场景，从搜索内部文档到为网站提供搜索功能。我们自己也使用 AI Search 为 Cloudflare 博客和开发者文档提供搜索服务。

从今天开始，AI Search 正式上线。作为此次正式上线的一部分，我们扩展并改进了对文本以外多模态格式的支持，新增原生图像嵌入、针对 PDF 的光学字符识别（OCR），以及对更大文件的支持。

随着正式上线，我们将从 2026 年 11 月 1 日开始对 AI Search 收费，同时继续在所有 Workers 计划中提供慷慨的免费额度。

新增：多模态嵌入与检索

图像所包含的信息，远不止用于描述它的那句话。产品的纹理、屏幕截图的状态、图表之间的关系、文档的布局以及细微的视觉细节，都可能在像素被压缩成描述文字时消失。

现在，AI Search 会同时保留这两类信号：它直接嵌入图像像素，以支持视觉检索，同时保留描述文字，以便进行文本理解。为了让这些更丰富的表示保持高效，AI Search 利用了 Matryoshka Representation Learning（MRL），使较小的嵌入也能保留有用信息，同时控制存储成本并保持搜索速度。

尽管我们最初支持对图像进行检索，但实现方式比较简单：我们会执行目标检测，生成一段描述文字，然后嵌入这段文本。这样一来，图像可以被搜索，但只能通过描述文字中捕捉到的细节进行搜索。

现在，我们两者兼顾——基于描述文字的理解和原生图像检索。

原生多模态检索现已通过 Qwen3-VL-Embedding 模型提供。在查询时，AI Search 会检查实例所使用的嵌入模型是否支持图像。如果支持，查询图像会由该模型直接进行嵌入，并进入与已建立索引的图像和文本相同的向量空间。

如果你的嵌入模型仅支持文本，你仍然可以使用图像进行查询。AI Search 会通过 ToMarkdown 将查询图像转换为文本，并使用生成的描述文字进行搜索。这样，每个模型都能获得基本的多模态支持，而原生支持图像的模型则可以获得完整的视觉信号。

基于描述文字的理解

一只带有黑白斑纹的小鸟，栖息在金色果实和绿叶之间。

原生图像检索

它可以匹配描述文字中遗漏的细节：鸟儿白色眉纹的形状、黄绿色的羽毛、光滑果实与风化果实的混合质感、叶片深深的脉纹质地，以及图像温暖的色调和浅景深构图。

描述文字是对图像的压缩式解读。要捕捉每一个可能有用的细节，就需要使用冗长或专门设计的描述文字，并且这些描述文字还要以最终的搜索查询为出发点。原生图像嵌入则无需让描述文字预先猜测哪些细节会发挥作用，就能保留视觉特征。

这项功能支持那些难以用文字准确表达的搜索。你可以描述想要查找的图像，提供另一张图像以查找视觉上相似的结果，或者将两者结合起来，例如“带有相似斑纹的鸟”或“停在长有李子的枝叶上的鸟”。对于产品发现、截图匹配、图表、示意图、扫描文档，以及其他颜色、纹理、构图或空间关系很重要的内容集合，这项功能都非常有用。

下面介绍一个查询如何经过 AI Search。首先，查询会被可选地改写，随后进行嵌入（图像查询由多模态模型直接嵌入，或先由纯文本模型生成描述）。向量搜索和关键词搜索会并行运行，之后对结果进行融合，并可选择重新排序。系统会返回排名靠前的文本块，或者将其传递给生成模型来撰写答案。

支持更大的文件，并为扫描文档提供 OCR

AI Search 现在支持大小不超过 10 MiB 的文本文件（Markdown、HTML、CSV、JSON 及类似格式）和 PDF 文件，高于此前的 4 MiB。许多 PDF 实际上是扫描图像，其中没有可提取的文本。对于这类文件，请开启 OCR，AI Search 会在对内容进行分块和嵌入之前，读取每一页中的文本。所有账户均可使用 OCR，其费用按照新的 AI Search 定价，以图像处理摄取令牌的形式计费。

AI Search 现已正式发布：计费与定价

在 2026 年 8 月的 Agents Week 期间，我们公布了 AI Search 的预览版定价。随着产品于今天正式发布，我们宣布 AI Search 的计费将于 2026 年 11 月 1 日开始生效。计费启用前，我们会发送提醒邮件。

AI Search 的定价经过设计，因此你可以在索引单个文件之前估算账单。你需要为三项内容付费：摄取的内容、存储的数据，以及运行的查询。中间涉及的工作（解析、分块、使用 Workers AI 模型进行嵌入、关键词索引和重新排序）均已包含在内。你无需预先根据实例小时数、容量单位或月度最低用量来规划规模，小型项目的用量也可以纳入每月免费额度。

摄取定价根据所选 Workers AI 嵌入模型，按每个令牌的统一费率计算，并且所有模型的令牌计数方式相同。从纯文本嵌入模型切换到多模态嵌入模型，不会改变内容摄取费用，除非你同时处理图像（这会产生附加费用）。存储费用根据索引中数据的大小计算。查询费用则取决于查询类型（语义查询还是全文查询）以及你发送的查询数量。

估算成本归结为三个因素：你要索引多少内容、要存储多少数据，以及预计会运行多少次查询。以下是我们在预览阶段公布的定价，另有一项调整：在每月免费额度中，你将获得 1,000 次语义查询和 1,000 次全文查询，而不是从共享的 2,000 次查询额度中扣除。

定价

所有 Workers 方案均享有每月免费额度。

摄取

基础摄取：每 100 万个令牌 0.75 美元；免费额度为 500 万个令牌†。

图像处理（附加项）：每 100 万个令牌额外收取 0.50 美元；免费额度为 500 万个令牌†。

存储

存储数据：每 GB 每月 2.00 美元；免费额度为 10 GB。

查询

语义查询（混合搜索和向量搜索）：每 1,000 次查询 0.75 美元；免费额度为 1,000 次查询。

全文查询：每 1,000 次查询 0.10 美元；免费额度为 1,000 次查询。

嵌入与重排序

摄取与查询

部分 Workers AI 模型免费提供；第三方服务单独计费

不适用

† 每月共计 500 万个摄取令牌，可用于目前支持的任何文件类型（例如文本、图像）。

接下来

支持多模态嵌入只是第一步；我们正在构建一条摄取管道，以支持完整的视频和音频处理，让客户能够搜索其富媒体资产。

我们还在重构关键词搜索引擎，使其能够更好地随着内容需求扩展，尤其是在拥有大型数据存储、而当前实现存在限制的情况下。

最后，我们正在开发更好、更简单的方式，为已经在 Cloudflare 上运行的网站启用 AI Search 并创建索引。这将确保 AI 代理能够更轻松、更高效地发现、探索和使用内容。

敬请关注这些后续公告以及更多消息。

AI Search 现已正式发布，今天即可启用和使用。立即开始使用我们全新的多模态嵌入、更大的文件支持、OCR 功能以及新的托管实例定价。有关更多信息，请参阅 AI Search 开发者文档。

来源与参考

1. 原始链接
2. AI Search is now generally available