Alternativen zur Such-API von Google: Ihre Optionen vor dem Wegfall im Jahr 2027

Am 1. Januar 2027 stellt Google seine Custom Search JSON API ein, die Entwickelnden seit Langem die Möglichkeit bietet, Google-Suchergebnisse im JSON-Format abzurufen. Für Neukunden ist die API bereits nicht mehr verfügbar. Ab dem 1. Januar 2027 funktionieren auch bestehende Integrationen nicht mehr. Google schlägt Entwickelnden dann drei Alternativen vor, darunter auch die auf der Gemini Enterprise Agent Platform basierende Agent Search. Dabei handelt es sich jedoch um die bereits einem Rebranding unterzogene Version des Produkts (Vertex AI Search), das Google erst drei Monate zuvor empfohlen hatte.

Fall Sie das verwirrend finden, sind Sie nicht allein. Entwickelnde, die derzeit den Empfehlungen von Google folgen, stoßen dabei auf drei verschiedene Bezeichnungen für ein und dasselbe Produkt: „Agent Search“ in der Dokumentation, „Vertex AI Search“ in der Konsole und „Discovery Engine“ in der API (wobei der URL-Slug nach wie vor „generative-ai-app-builder“ lautet – eine vierte Bezeichnung). Dies verdeutlicht, mit welchen Unsicherheiten es verbunden ist, sich auf ein Big-Tech-Unternehmen zu verlassen, das widersprüchliche Ziele verfolgt, indem es sowohl die Kontrolle über die KI-Suche als auch über Ihre KI-Entwicklung anstrebt. Im Hinblick auf so kritische Infrastrukturen wie KI und agentische Suche geraten viele Unternehmen durch Google in eine äußerst schwierige Lage.

Ganz gleich, ob Sie App-Entwickler sind oder Ihre Agenten leistungsfähiger machen möchten: Wenn Sie eine sofort einsetzbare Alternative zur Such-API von Google benötigen, deckt die Brave Search API dieselben Anwendungsfälle (wie Website-Suche, KI-Grounding und Full-Web-Suche) mit Self-Serve-JSON-Endpunkten und noch saubereren Daten ab. Zudem umfasst sie einen speziellen LLM Context-Endpunkt, der eigens für Agenten und Chatbots entwickelt wurde – ohne auf Google (und Google-Scraping) angewiesen zu sein.

In diesem Artikel wird der von Google angekündigte Wegfall der API erörtert und auf Brave als Alternative eingegangen. Außerdem erhalten Sie eine praktische Anleitung für die Workflow-Migration von einer API zur anderen.

JSON steht für „JavaScript Object Notation“ – ein schlankes, textbasiertes Datenformat, das sowohl für Menschen lesbar ist, als auch von Computern leicht verarbeitet werden kann. Es handelt sich um ein weit verbreitetes Format für Webinhalte.

Was passiert mit der Such-API von Google?

Jahrelang war die Custom Search JSON API das, was einem offiziellen Dienst, der Suchergebnisse im JSON-Format bereitstellt, am nächsten kam. Sie ging aus der Custom Search Engine von Google (2006) hervor und wurde um das Jahr 2010 als JSON-API eingeführt. Seither ist sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für unabhängige Entwickelnde, Forschende und kleine Unternehmen geworden, die Web- oder Bildergebnisse in einem einfachen Format benötigten. In einem Blogbeitrag vom Januar 2026 kündigte Google an, das API-Produkt in seiner jetzigen Form auslaufen zu lassen.

Der geplante Ablauf sieht folgendermaßen aus: Die API ist für Neukunden bereits nicht mehr verfügbar, sodass Sie sich heute nicht mehr dafür anmelden können. Bestandskunden haben bis zum 1. Januar 2027 Zeit, auf eine andere Lösung umzusteigen. Danach stellt der Endpunkt keine Ergebnisse mehr bereit. Sollte Ihr Produkt, Ihr internes Tool oder Ihre Forschungspipeline Suchergebnisse über diese API abrufen, wird dies dann nicht mehr möglich sein, sofern Sie nicht auf eine Alternative umstellen.

Doch es geht hierbei nicht nur um die JSON-API. Im Zuge derselben Ankündigung hat Google damit begonnen, die kostenlose Full-Web-Suche über die programmierbare Suchmaschine insgesamt einzustellen. Seit dem 20. Januar 2026 muss jede neu erstellte Engine die Einstellung „Zu durchsuchende Seiten“ verwenden, für die die Anzahl an Domains auf 50 begrenzt ist (bereits bestehende Engines können die Option „Im gesamten Web suchen“ nur noch bis zum 1. Januar 2027 beibehalten, hier gilt dieselbe Frist wie für die API). Die kostenlose Suche im offenen Web verschwindet damit also aus sämtlichen Produkten von Google für die Site-Suche. Die JSON-API ist lediglich der am deutlichsten sichtbare Teil eines umfassenderen Ausstiegs.

Was Google empfiehlt

In seiner Ankündigung unterteilt Google die Benutzenden dieser Produkte in drei Gruppen, für die jeweils eine andere Herangehensweise vorgeschlagen wird. Wenn Sie diese kennen, können Sie die für Ihre Anforderungen geeignete Alternative zur Such-API von Google wählen.

Site-spezifische Suche

Wenn Sie nur auf Ihrer eigenen Website oder einer kleinen Auswahl von Websites suchen, verweist Google Sie auf sein „Programmable Search Element“. Dies eignet für ein Suchfeld auf einer Marketing-Website, basiert jedoch auf einer festen Liste von Domains (bis zu 50) und nicht auf dem offenen Web. Sobald Sie also ein Ergebnis von einer Website benötigen, die Sie nicht vorab registriert haben, kann es mit dieser Option nicht zurückgegeben werden.

KI und Grounding für Unternehmen

Für die KI-gestützte konversationelle Suche und Grounding im Unternehmensbereich hat Google die Benutzenden ursprünglich auf Vertex AI Search verwiesen – ein Produkt, das Google nun, nur drei Monate nach der Empfehlung, in „Agent Search“ umbenannt und in die neue Gemini Enterprise Agent Platform integriert hat. (Bezeichnenderweise wird auf der unternehmenseigenen Seite von Google zur Migration für die Custom Search im August 2026 immer noch der alte Name „Vertex AI Search“ verwendet.) Agent Search ist ein leistungsfähiges Produkt, allerdings handelt es sich dabei eigentlich um einen Such- und RAG-Abrufdienst für Unternehmen, der auf die Google Cloud-basierte Nutzung ausgelegt ist und dessen Konfiguration und Preisgestaltung sich an Unternehmensanforderungen orientieren. Für ein kleines Team, das lediglich Suchergebnisse im JSON-Format benötigt, wäre die Agentenplattform von Gemini überdimensioniert und würde mehr Komplexität mit sich bringen, als sie beseitigt.

Die Zahlen untermauern dies. Standardmäßig erzwingt Agent Search ein geringes Suchanfragenkontingent und in der Dokumentation von Google wird darauf hingewiesen, dass von der Beantragung von Kontingenterhöhungen abzusehen ist. Stattdessen müssen Sie auf die konfigurierbare Preisgestaltung mit mindestens 1.000 Anfragen pro Monat und 50 GB Speicherplatz umsteigen, was sich auf etwa 6.000 $ pro Monat beläuft, mögliche Add-ons nicht inbegriffen. Zudem werden die von Ihnen indizierten Daten in Rechnung gestellt (5,00 $ pro GB und Monat beim allgemeinen Preismodell) – Kosten, die mit zunehmender Größe Ihres Korpus steigen.

Für ein Team, das lediglich Web-Ergebnisse oder Grounding im JSON-Format benötigt, ist das hoch angesetzt.

In Bezug auf den Preis pro Einheit ist Google je Anfrage unter Umständen günstiger: Wenn Sie nur Ihre eigenen indizierten Daten durchsuchen müssen, fallen beim allgemeinen Preismodell innerhalb von Agent Search 1,50 $ pro 1.000 Anfragen an. Damit liegt es preislich unter dem Tarif „Search“ von Brave (5 $ pro 1.000 Anfragen). Dieser Tarif deckt jedoch nur die Korpus-Suche auf einer festgelegten Auswahl von Websites ab, nicht das offene Web – und es muss weiterhin berücksichtigt werden, dass Speichergebühren anfallen, eine Kontingentbegrenzung gilt und Aufwand für das Cloud-Setup entsteht. Brave kann für diesen Korpus-Anwendungsfall mit besseren Bedingungen aufwarten, da es Ergebnisse aus dem offenen Web aus einem unabhängigen Index bereitstellt (und nicht einem neu zusammengestellten Google-Feed), einen weitaus höheren Durchsatz im Self-Serve-Modus bietet und keine eigene Infrastruktur erfordert.

Full-Web-Suche

Sie können sich nicht mehr für eine Google-API registrieren, die Ergebnisse aus dem offenen Web im JSON-Format zurückgibt (eine nach Relevanz geordnete Liste von Links, die Sie durchgehen können), wie es bei der alten API der Fall war. Auch Agent Search schließt diese Lücke nicht – die Lösung durchsucht lediglich die von Ihnen angegebenen und indizierten Websites, nicht jedoch den Google-Index des öffentlichen Webs. Damit unterscheidet sich das Produkt grundlegend von einer Web-Such-API. Wenn es Ihnen hingegen um einen Rohdaten-Feed geht, leitet Google Sie zu einem Formular weiter, über das Sie Ihr Interesse an einer künftig verfügbaren Lösung bekunden können – Preise und weitere Details werden zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben.

Google verkauft zwar im Self-Serve-Modus und in Echtzeit verfügbare Open-Web-Produkte, dabei handelt es sich jedoch um Grounding-SKUs und nicht um einen Ergebnis-Feed. Grounding-Anfragen, die vordefinierte Limits überschreiten, werden bei Gemini 3 mit 14 $ pro 1.000 Grounding-Anfragen in Rechnung gestellt. Bei Gemini 3 berechnet Google jede Suche, die das Modell ausführt – eine einzige Benutzerfrage kann also gleich mehrfach Kosten verursachen. (Bei Gemini 2.5 und früheren Versionen beträgt der Preis 35 $ pro 1.000 Prompts, und bei der Funktion „Webfundierung für Unternehmen“ liegen die Kosten bei 45 $ pro 1.000 Prompts.) Beide liefern eine zusammenfassende Antwort mit Quellenangaben anstelle von Rohdaten. Das diesem Angebot am nächsten kommende Äquivalent von Brave, der Tarif „Answers“, kostet 4 $ pro 1.000 Suchanfragen zzgl. 5 $ pro Millionen Token (Input und Output). Sollten Sie es vorziehen, Ihr eigenes Modell zu betreiben, stellt LLM Context die Grounding-Daten direkt für Sie bereit.

Gerade diese letzte Lücke ist entscheidend. Für das, was die meisten Benutzenden an der alten Such-API von Google schätzten (nämlich, dass man eine Anfrage senden und Ergebnisse aus dem offenen Web im JSON-Format abrufen konnte), bietet Google mittlerweile keinen einfachen, sofort nutzbaren Ersatz.

Alternativen zur Such-API von Google: Wo die Brave Search API ins Spiel kommt

Die Brave Search API basiert auf dem Brave-eigenen Webindex mit über 40 Milliarden Webseiten und gibt Ergebnisse als strukturiertes JSON über einen REST-Endpunkt zurück. Zudem handelt es sich um ein Self-Serve-Angebot: Sie können sich registrieren, Ihren API-Schlüssel abrufen und direkt mit der Entwicklung beginnen. Das Konzept lässt sich nahtlos auf alle drei Anwendungsfälle von Google übertragen und jeder der Tarife von Brave umfasst kostenlose monatliche Guthaben von 5 $ in Form von Credits – und da vier Self-Serve-Tarife zur Auswahl stehen („Search“, „Answers“, „Autosuggest“ und „Spellcheck“), belaufen sich die kostenlosen Guthaben insgesamt auf bis zu 20 $ pro Monat. Und wenn Sie Nutzungslimits für die Self-Serve-Optionen festlegen, können Sie die Dienste kostengünstig oder sogar kostenlos testen.

Site-spezifische Suche

Brave unterstützt eine benutzerdefiniertes Ranking über eine Funktion namens Focus Search, mit der Sie bestimmte Domains zum Zeitpunkt der Anfrage bevorzugen oder einschränken können. Das bedeutet, dass Sie die Ergebnisse auf genau die Websites beschränken können, die für Sie von Interesse sind (ähnlich wie bei einer programmierbaren Suchmaschine), ohne an eine feste Liste gebunden zu sein, die fest in ein separates Produkt integriert ist. Über dieselbe API erhalten Sie sowohl auf einzelne Websites bezogene Ergebnisse als auch Inhalte aus dem offenen Web.

KI und Grounding für Unternehmen

Hier hebt sich Brave deutlich von der Konkurrenz ab – dank eines speziellen Endpunkts namens LLM Context, der speziell für Agenten und Chatbots entwickelt wurde. Anstatt einfach eine Liste mit Links zurückzugeben, übernimmt der LLM Context-Endpunkt die aufwendige Arbeit für Sie: Ein einziger Aufruf gibt vorab extrahierte Webinhalte zurück, die nach Relevanz geordnet sind und Textabschnitte, Tabellen, Code-Blöcke sowie strukturierte Daten umfassen. Und sämtliche dieser Daten verfügen über eine Herkunftsangabe pro Quelle, sodass Ihr Modell diese direkt auswerten kann. Es gibt keinen separaten Schritt für das Scraping oder das Abrufen von Daten.

LLM Context kann bei denselben Workflows Unterstützung bieten, für die ein Unternehmen andernfalls auf die Agent Search und die Gemini Enterprise Agent Platform von Google zurückgreifen würde. Die wesentlichen Unterschiede bestehen darin, dass die Lösung von Brave über eine einfache REST-API verfügbar ist, die Sie innerhalb weniger Minuten einbinden können, und dass sie speziell für die KI-gestützte konversationelle Suche bzw. das Grounding entwickelt wurde (anstatt Teil einer größeren KI-Entwicklungsplattform zu sein).

Falls Sie es vorziehen, dass Brave die fertige Antwort erstellt (anstatt Ihr eigenes Modell zu betreiben), gibt es den gesonderten Tarif „Answers“: Mit diesem erhalten Sie recherchierte, fundierte Antwort zusammen mit den Webquellen, auf denen sie basieren – zum Preis von 4 $ pro 1.000 Websuchen zzgl. 5 $ pro Millionen Token (Input und Output). Und genau wie bei den anderen Tarifen von Brave ist auch bei „Answers“ ein kostenloses monatliches Guthaben von 5 $ in Form von Credits enthalten.

„Answers“ entspricht am ehesten den generativen, konversationellen Antworten von Google (d. h. für einen einfachen Zugang zu maschineller Intelligenz bei minimalem Einrichtungsaufwand), wohingegen LLM Context weiterhin die bessere Wahl bleibt, wenn Sie die Kontrolle über die Modellebene behalten möchten und lediglich hochwertige Grounding-Daten benötigen, um sie in Ihr Modell einzuspeisen.

Full-Web-Suche

Hier zeigt sich der größte Unterschied. Während Google Full-Web-Benutzende derzeit zu einem Formular weiterleitet, bietet Brave eine Full-Web-Suche anhand eines eigenen, völlig unabhängigen Web-Indexes an – dieser ist im Self-Serve-Modus zugänglich und steht ab sofort zur Verfügung. Sie erhalten Ergebnisse aus dem offenen Web im JSON-Format (genau das Format, das die alte Such-API von Google bei Entwicklern so beliebt gemacht hat) – und das ohne Warteliste.

So führen Sie die Migration durch: Grounding eines Agenten mit LLM-Kontext

Die Migration ist unkompliziert. Rufen Sie zunächst einen API-Schlüssel über das Brave Search API-Dashboard ab. Senden Sie anschließend Ihre Anfrage an den LLM Context-Endpunkt und lesen Sie die JSON-Payload aus. Es handelt sich um denselben Ihnen bereits bekannten Ablauf nach dem Muster „Anfrage rein, JSON raus“, nur dass hier anstelle von bloßen Links sofort nutzbare Grounding-Inhalte zurückgegeben werden.

Hier ist eine einfache Anfrage mit cURL:

curl "https://api.search.brave.com/res/v1/llm/context?q=who+won+the+f1+race+this+weekend"
--compressed \
-H "Accept: application/json" \
-H "X-Subscription-Token: <YOUR_API_KEY>"

Und dieselbe Anfrage in Python, wobei „import requests“ verwendet und die Antwort mit „response.json()“ analysiert wird:

import requests
url = "https://api.search.brave.com/res/v1/llm/context"
params = {"q": "who won the f1 race this weekend"}
headers = {
    "Accept": "application/json",
    "X-Subscription-Token": "<YOUR_API_KEY>",
}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
response.raise_for_status( )
print(response.status_code) # 200 on success
data = response.json()
# pre-extracted grounding content + source provenance
# Pass `data` to your model as context — no separate scrape step needed

Die Antwort gliedert sich in Grounding-Inhalte (nach Typ gruppiert) und Metadaten zu deren Quellen, einschließlich der Herkunftsangaben pro Quelle wie Titel, Hostname und Alter der Seite, und liefert somit alles, was Ihr Modell benötigt, um Antworten mit Quellenangaben auszugeben. Sie können die Ergebnisse zudem mit denselben Filtern wie bei der Websuche anpassen, die beispielsweise auf Aktualität, Land und von Focus Search definierte Domain-Listen abzielen – und das alles unter Verwendung desselben API-Schlüssels und Abonnementtarifs.

Sollte Ihr Anwendungsfall einfacher sein (wenn Sie beispielsweise lediglich eine sortierte Liste von Web-Ergebnissen im JSON-Format wünschen, so wie es bei der alten Custom Search JSON API von Google der Fall war) ist der Websuch-Endpunkt von Brave (/res/v1/web/search) das direkte Äquivalent, da er denselben Schlüssel und dasselbe Muster „Anfrage rein, JSON raus“ verwendet.

Warum ein eigenständiger Index wichtig ist

Aus dem Wegfall der API lässt sich noch eine wichtigere Lehre ziehen: Wenn Ihre Suche von Google abhängt, sind Sie den geschäftlichen Entscheidungen von Google ausgeliefert. Die API wird nun gemäß dem Zeitplan von Google eingestellt, was bedeutet, dass für Tausende von Projekten eine Alternative gefunden werden muss.

Mit einer eigenständigen Such-API wie der von Brave ist dieses Risiko weniger groß. Anstatt Ergebnisse anderer Suchmaschinen weiterzuverkaufen oder zu extrahieren, verfügt Brave über einen eigenen Index, sodass Ihre Suche nicht von den Plänen eines Mitbewerbers abhängt. Darüber hinaus bietet Brave Vorteile in puncto Datenschutz, darunter Optionen wie Null-Datenaufbewahrung, was unerlässlich ist, wenn die Suchfunktion in ein reguliertes Produkt eingebunden ist.

Ergänzende Artikel

• Die besten Websuche-APIs für KI im Jahr 2026
• Verwendung der Brave Search API als Nachrichten-API
• Programmierbare Suchmaschine (Glossar)
• Web-Such-API (Glossar)

Häufig gestellte Fragen

Wann wird die Such-API von Google eingestellt?

Die Custom Search JSON API von Google ist nun nicht mehr für Neukunden verfügbar. Bestandskunden müssen bis zum 1. Januar 2027 eine Migration vornehmen. Nach diesem Zeitpunkt gibt die API keine Ergebnisse mehr zurück.

Was sind die besten Alternativen zur Such-API von Google?

Das hängt von Ihrem Anwendungsfall ab. Google verweist Benutzende auf seine Gemini Enterprise Agent Platform, auf der Agent Search basiert – die umbenannte Version des Tools Vertex AI Search, das Google drei Monate zuvor empfohlen hatte. Aber eigentlich handelt es sich hierbei um eine KI-Entwicklungsplattform. Wenn Sie gezielt nach einer Möglichkeit suchen, Webinhalte im JSON-Format abzufragen, ist eine eigenständige, unabhängige Option wie die Brave Search API eine speziell entwickelte Self-Serve-Alternative zur Such-API von Google, die Sie bereits heute nutzen können.

Gibt es eine kostenlose Alternative zur Such-API von Google?

Mit der Brave Search API können Sie kostenlos loslegen – jeder Brave-Tarif beinhaltet ein monatliches Guthaben von 5 $ in Form von Credits, das Sie zum Ausprobieren nutzen können. Und im Gegensatz zur Google Custom Search gibt es keine Obergrenze von 100 Anfragen pro Tag. Sie haben die Möglichkeit zu skalieren, indem Sie nur für Ihre tatsächliche Nutzung bezahlen, anstatt an eine feste Obergrenze für die kostenlose Nutzung gebunden zu sein (oder ab dem 1. Januar 2027 gänzlich auf die kostenlose Nutzung verzichten zu müssen). Für die Anmeldung bei Brave ist eine Kreditkarte erforderlich. Doch Sie können Nutzungslimits festlegen, damit Sie Ihre kostenlosen monatlichen Credits bzw. Ihr vorgesehenes Budget nicht überschreiten. Aktuelle Informationen zu den Tarifen finden Sie im Brave Search API-Dashboard.

Kann ich das gesamte Web durchsuchen, nicht nur meine eigenen Websites?

Punkt. Im Gegensatz zu den auf einzelne Websites beschränkten Optionen von Google durchsucht die Brave Search API das offene Web anhand eines eigenen Indexes, und Sie können die Ergebnisse mithilfe von Focus Search weiterhin auf bestimmte Domains eingrenzen.

Muss ich umfassende Änderungen an meinen Code vornehmen, wenn ich zu Brave wechsle?

In der Regel nicht. Brave folgt dem gleichen Muster „Anfrage rein, JSON raus“ und verwendet einen einzigen API-Schlüssel. Daher beschränkt sich die Migration im Wesentlichen darauf, den Endpunkt zu tauschen und die Art und Weise anzupassen, wie Sie die Antwort auswerten. Bei einer einfachen Ergebnisliste ist die Feldzuordnung überschaubar. Wenn Sie zum LLM Context-Endpunkt für KI-Grounding wechseln, erhalten Sie umfangreichere, bereits extrahierte Inhalte, die Sie direkt an Ihr Modell weiterleiten können.