Google 검색 API의 대안: 2027년 서비스 종료에 대비한 선택지

Google은 2027년 1월 1일, 개발자가 Google 검색 결과를 JSON 형태로 받아오기 위해 오랫동안 사용해 온 Custom 검색 JSON API 제공을 중단할 예정입니다. 해당 API는 이미 신규 가입이 중단된 상태이며, 2027년 1월 1일 이후에는 기존에 연동된 서비스 역시 작동하지 않게 됩니다. Google은 개발자들에게 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼 기반의 Agent 검색을 포함한 세 가지 대안 중 하나를 제시할 예정입니다. 하지만 이는 Google이 불과 3개월 전에 권장했던 제품(Vertex AI Search)을 리브랜딩한 것에 불과합니다.

이 소식에 당연히 혼란스러울 수 있습니다. 현재 Google이 안내하는 방식을 따르는 개발자는 하나의 제품을 두고 문서에서는 “Agent Search”, 콘솔에서는 “Vertex AI Search”, API에서는 “Discovery Engine"이라는 세 가지 명칭을 접하게 됩니다. (심지어 URL 슬러그는 네 번째 이름인 generative-ai-app-builder로 남아 있습니다.) 이는 AI 검색 시장과 개발자들의 AI 개발 환경을 모두 독점하려는 상충되는 목표를 가진 빅테크 기업에 의존할 때 발생하는 불안정성을 여실히 보여줍니다. AI 및 에이전트 검색과 같은 핵심 인프라 분야에서, Google은 수많은 기업을 지나치게 복잡하고 곤란한 상황으로 몰아넣고 있습니다.

앱 개발자이든 에이전트의 성능을 강화하고자 하는 분이든, Google 검색 API를 즉시 대체할 수 있는 대안이 필요하다면, Brave 검색 API가 답이 될 수 있습니다. Brave 검색 API는 셀프 서브 JSON 엔드포인트와 더욱 정제된 데이터를 통해 사이트 검색, AI 그라운딩, 전체 웹 검색과 같은 동일한 사용 사례를 지원합니다. 또한 Google 기술이나 Google 스크래핑에 의존할 필요 없이 에이전트 및 챗봇 전용으로 설계된 LLM Context 엔드포인트 도 함께 제공합니다.

본문에서는 Google의 서비스 종료와 그 대안으로서의 Brave를 살펴보고, 기존 워크플로를 다른 플랫폼으로 이전하는 실무 가이드를 제공합니다.

*JSON은 JavaScript Object Notation의 약자로, 사람도 읽기 쉽고 컴퓨터로도 쉽게 파싱할 수 있는 경량 텍스트 기반 데이터 형식입니다. 웹 콘텐츠에서 널리 쓰이는 표준 형식입니다.

Google 검색 API에 무슨 일이 일어나고 있는 걸까요?

지난 수년간 맞춤 검색 JSON API는 “검색 결과를 JSON 형태로 제공"하는 서비스 중 공식적인 표준에 가장 가까운 역할을 해왔습니다. 2006년 Google의 맞춤 검색 엔진에서 출발하여 2010년경 JSON API 형태로 출시된 이 서비스는, 간단한 형식으로 웹이나 이미지 검색 결과가 필요했던 인디 개발자, 연구원, 중소기업에게 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. Google은 2026년 1월 블로그 게시글을 통해 기존 API 제품을 단계적으로 종료하겠다고 발표했습니다.

타임라인은 다음과 같습니다. 해당 API는 이미 신규 고객 접수를 중단하여 현재는 신규 가입이 불가능합니다. 기존 고객은 2027년 1월 1일까지 다른 서비스로 전환해야 하며, 그 이후에는 엔드포인트가 검색 결과 제공을 완전 중단합니다. 만약 여러분의 제품, 내부 도구, 데이터 수집/연구 파이프라인이 이 API를 통해 검색 결과를 가져오는 경우, 대체 솔루션으로 이전하지 않을 경우 작동이 중지될 것입니다.

하지만 이는 단순한 JSON API 차원의 문제를 넘어섭니다. Google은 같은 발표를 통해 프로그래머블 검색 엔진 전반에 걸쳐 제공하던 무료 웹 전체 검색 기능 역시 중단하기 시작했습니다. 2026년 1월 20일부로 새로 생성되는 모든 검색 엔진은 최대 50개 도메인으로 제한되는 “검색 대상 사이트” 설정을 반드시 사용해야 합니다 (기존 검색 엔진은 API 종료 시점과 동일한 2027년 1월 1일까지만 ‘웹 전체 검색’ 옵션을 유지할 수 있습니다). 다시 말해, Google의 사이트 검색 제품군 전반에서 무료 오픈웹 검색이 사라지고 있는 셈이며, JSON API 축소는 이러한 광범위한 서비스 철수 행보 중 가장 눈에 띄는 부분일 뿐입니다.

Google의 권장 사항

Google은 이번 발표를 통해 해당 제품군 사용자들을 세 개의 그룹으로 나누고, 그룹별로 서로 다른 전환 경로를 제시합니다. 각 경로를 파악해 두면 사용자의 요구사항에 맞는 적절한 Google 검색 API 대안을 선택하는 데 도움이 됩니다.

사이트 전용 검색

자사 웹사이트나 특정 소수 사이트만 검색하는 경우, Google은 프로그래머블 검색 요소를 사용할 것을 안내합니다. 이는 마케팅 사이트의 검색창용으로는 적합할 수 있으나, 오픈웹 전체가 아닌 지정된 영역(최대 50개 도메인) 내에서만 작동합니다. 따라서 사전 등록하지 않은 사이트의 검색 결과가 필요한 순간, ‘프로그래머블 검색’ 옵션으로는 해당 결과를 가져올 수 없습니다.

엔터프라이즈 AI 및 그라운딩

AI 기반의 대화형 검색 및 엔터프라이즈 그라운딩의 경우, Google은 당초 Vertex AI Search를 대안으로 제시했습니다. 하지만 이 제품은 권장안으로 발표된 지 불과 3개월 만에 Agent Search로 명칭이 바뀌며 새로운 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼으로 통합되었습니다. (2026년 8월 현재, Google의 공식 맞춤 검색 이전 안내 페이지에는 여전히 이전 명칭인 ‘Vertex AI Search’로 기재되어 있다는 점이 흥미롭습니다.) Agent Search는 뛰어난 기능을 갖춘 제품이지만, 본질적으로 Google Cloud 환경에서 기업용 설정 및 요금 체계로 운영되도록 설계된 엔터프라이즈 검색 및 RAG 검색 서비스입니다. 단순 JSON 형태의 검색 결과만 필요한 소규모 팀에게 Gemini 에이전트 플랫폼은 과도한 스펙이며, 문제 해결보다는 복잡성만 가중시킬 수 있습니다.

수치로 보면 이는 더욱 명확해집니다. Agent Search는 기본적으로 낮은 처리량을 적용하며, Google의 공식 문서에서도 할당량 증액 요청을 하지 말라고 명시하고 있습니다. 더 높은 처리량을 확보하려면 최소 1,000 QPM 및 50GB 저장 용량 조건의 Configurable 구독 요금제로 전환해야 하며, 이는 부가 요금을 제외하고도 월 약 6,000달러가 듭니다. 또한 인덱싱하는 데이터에 대해서도 비용(일반 모델 기준 GB당 월 $5.00)이 부과되며, 이 비용은 코퍼스 규모에 따라 증가합니다.

단순히 웹 검색 결과나 JSON 형식의 데이터가 필요한 팀에게는 이는 선뜻 넘기 힘든 높은 문턱입니다.

단가 측면만 공정하게 비교하자면, 쿼리당 비용은 Google이 더 저렴할 수 있습니다. 이미 인덱싱된 자체 데이터만 검색하면 되는 경우 Agent Search의 일반 모델은 1,000쿼리당 $1.50로 Brave의 Search 플랜(1,000쿼리당 $5)보다 저렴합니다. 하지만 해당 단가는 지정된 사이트에 대한 코퍼스 검색에만 적용될 뿐 오픈웹 전체 검색에는 해당하지 않으며, 여전히 스토리지 비용, 처리량 제한, Cloud 설정에 따른 추가 비용이 발생합니다. 반면 Brave는 재가공된 Google 피드가 아닌 독립적인 인덱스를 통해 오픈웹 검색 결과를 제공하고, 셀프 서브만으로 훨씬 높은 처리량을 지원하며, 별도의 인프라를 구축할 필요가 없다는 점에서 해당 코퍼스 사용 사례에서 우위를 점하고 있습니다.

웹 전체 검색

기존 맞춤 검색 API가 제공하던 방식처럼, 오픈웹 검색 결과를 JSON 형식(페이지 이동이 가능한 순위별 링크 목록)으로 반환하는 Google API는 이제 더 이상 신규 가입이 불가능합니다. Agent Search 역시 이러한 공백을 채워주지 못합니다. Google의 공개 웹 인덱스가 아닌, 사용자가 직접 지정하고 인덱싱한 사이트 내에서만 검색을 수행하기 때문입니다. 이는 웹 검색 API와는 근본적으로 다른 제품입니다. 한편, 원시 검색 결과 피드가 필요한 경우, Google은 향후 출시될 솔루션에 대한 관심 등록 폼으로 안내하고 있으며, 세부사항 및 요금 정책은 추후 공개될 예정입니다.

Google이 셀프 서브 방식의 실시간 오픈웹 제품을 판매하고 있기는 하지만, 이는 검색 결과 피드가 아닌 그라운딩 상품(SKU)입니다. 사전 정의된 한도를 초과하는 그라운딩 쿼리는 Gemini 3 기준 1,000회당 $14가 청구됩니다. 특히 Gemini 3에서는 모델이 검색을 실행하기로 결정할 때마다 비용을 청구하므로, 사용자 질문 하나에 여러 번의 요금이 발생할 수 있습니다. (Gemini 2.5 이하 버전에서는 프롬프트 1,000개당 $35이며, 기업용 웹 그라운딩은 프롬프트 1,000개당 $45입니다.) 두 방식 모두 원시 검색 결과 대신 출처가 표기된 요약 답변을 반환합니다. 이와 가장 유사한 Brave의 Answers 플랜은 1,000회 검색당 $4에 백만 입력/출력 토큰당 $5가 추가되는 구조입니다. 만약 직접 모델을 운용하고 싶다면 LLM Context를 통해 그라운딩 데이터를 직접 얻을 수도 있습니다.

바로 그 마지막 차이가 가장 중요합니다. 기존 Google 검색 API에서 많은 이들이 가장 가치 있게 여겼던 부분(즉, 쿼리를 전송하면 오픈웹 검색 결과를 JSON으로 바로 받아보는 기능)에 대해, Google은 이제 더 이상 단순하고 즉시 사용 가능한 대체재를 제공하지 않습니다.

Google 검색 API의 대안: Brave 검색 API의 입지와 주요 활용법

Brave 검색 API는 400억 개 이상의 웹 페이지로 구성된 Brave의 자체 웹 인덱스를 기반으로 작동하며, REST 엔드포인트를 통해 구조화된 JSON 형식의 결과를 반환합니다. 또한 셀프 서브 방식으로 제공되어, 누구나 가입 후 즉시 API 키를 발급받아 개발을 시작할 수 있습니다. Brave 검색 API는 Google의 세 가지 사용 사례 모두에 완벽하게 부합하며, 각 요금제마다 월 $5의 무료 크레딧을 제공합니다. ‘검색’, ‘답변’, ‘자동 완성’, ‘맞춤법 검사’ 등 네 가지 셀프 서브 요금제 4종을 모두 활용할 경우 월 최대 총 $20의 무료 크레딧을 받을 수 있습니다. 여기에 셀프서비스 사용량 제한 기능까지 더해져, 비용 부담을 최소화하거나 전혀 들이지 않고도 테스트를 진행할 수 있습니다.

사이트 전용 검색

Brave는 Goggles라는 기능을 통해 맞춤 순위를 지원합니다. 이를 활용하면 쿼리 실행 시 특정 도메인의 가중치를 높이거나 제한할 수 있습니다. 즉, 별도의 독립된 제품에 특정 사이트 목록을 고정해 둘 필요 없이, 프로그래머블 검색 엔진처럼 원하는 사이트로만 검색 결과를 한정할 수 있습니다. 하나의 API로 특정 사이트 중심의 검색 결과와 오픈 웹 검색 결과를 모두 얻을 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI 및 그라운딩

영역은 Brave가 가장 돋보이는 부분으로, 에이전트와 챗봇에 특화되어 목적에 맞게 구축된 LLM Context 전용 엔드포인트를 제공합니다. LLM Context 엔드포인트는 단순히 링크 목록만 반환하는 것이 아니라 번거로운 작업을 대신 처리해 줍니다. 단 한 번의 호출만으로 텍스트 청킹, 표, 코드 블록, 구조화된 데이터 등 관련성에 따라 순위가 매겨진 웹 콘텐츠를 미리 추출하여 반환합니다. 또한 각 항목마다 출처 정보가 함께 제공되므로, AI 모델이 이를 바탕으로 즉시 추론을 수행할 수 있습니다. 별도로 스크래핑하거나 데이터를 가져오는 단계가 필요하지 않습니다.

LLM Context는 기업이 기존에 Google의 에이전트 검색이나 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼을 활용했을 법한 작업 흐름에 그대로 적용할 수 있습니다. 가장 큰 차이점은 Brave의 솔루션은 몇 분 만에 연동할 수 있는 단순한 REST API로 제공되며, 거대한 AI 개발 플랫폼의 일부가 아닌 AI 기반 대화형 검색 및 그라운딩 용도에 특화되어 설계되었다는 점입니다.

자체 모델을 구동하는 대신 Brave가 직접 완성한 답변을 생성하도록 하려면, Answers 요금제를 활용할 수 있습니다. 이 요금제는 근거에 기반한 답변과 이를 뒷받침하는 웹 출처를 제공하며, 가격은 웹 검색 1,000건당 $4, 입력/출력 토큰 100만개 당 $5가 추가됩니다. Brave의 다른 요금제와 마찬가지로 Answers 요금제에도 매월 $5의 무료 크레딧이 기본 포함됩니다.

Answers는 Google의 생성형 대화식 답변과 가장 유사한 형태(최소한의 설정으로 기계 지능에 쉽게 접근하고자 할 때 유용)인 반면, 모델 레이어에 대한 제어권을 유지하면서 이에 입력할 고품질 그라운딩 데이터만 필요한 경우에는 LLM Context가 더 적합합니다.

웹 전체 검색

이 점이 가장 큰 차이점입니다. Google은 현재 일반 웹 사용자에게 신청 양식을 작성하도록 안내하는 반면, Brave는 완전히 독립적인 자체 웹 인덱스를 기반으로 웹 전체 검색 기능을 제공합니다. 신청 대기 없이 셀프 서브 방식으로 지금 바로 사용할 수 있습니다. 대기 목록에 등록할 필요 없이 JSON 형식의 오픈 웹 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 과거 Google 검색 API가 개발자들에게 많은 사랑을 받았던 바로 그 방식입니다.

마이그레이션 방법: LLM 컨텍스트를 활용한 에이전트 그라운딩

마이그레이션 절차는 매우 간단합니다. 먼저 Brave 검색 API 대시보드에서 API 키를 발급받습니다. 그런 다음 LLM Context 엔드포인트로 쿼리를 전송하고 반환된 JSON 페이로드를 읽어오기만 하면 됩니다. 기존에 친숙한 ‘쿼리 입력, JSON 출력’ 흐름과 동일하지만, 단순한 링크 대신 즉시 활용 가능한 그라운딩 콘텐츠를 반환한다는 점이 다릅니다.

다음은 cURL을 사용한 간단한 요청 예시입니다.

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>"

동일한 요청을 Python에서 import requests 를 사용하고 response.json()을 통해 응답을 파싱하는 예시입니다.

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

응답 데이터는 유형별로 그룹화된 그라운딩 콘텐츠와 해당 출처의 메타데이터로 구성되며, 제목, 호스트 이름, 페이지 생성/수정 시점 등 출처별 출처 정보가 함께 제공됩니다. 이를 통해 AI 모델이 인용 출처 등 답변을 생성하는 데 필요한 모든 데이터를 확보할 수 있습니다. 또한 최신성, 국가, Goggles 기반 도메인 목록 등 웹 검색과 동일한 필터를 사용해 응답을 조절할 수 있으며, 이 모든 기능은 동일한 API 키와 구독 요금제 내에서 이용할 수 있습니다.

사용 사례가 더 간단한 경우(예를 들어, 기존 Google 맞춤 검색 JSON API가 작동하던 방식처럼 웹 검색 결과의 순위 목록을 JSON으로 받기만 하면 되는 경우) Brave의 웹 검색 엔드포인트(/res/v1/web/search)가 직접적인 대안이 됩니다. 이 역시 동일한 키와 동일한 “쿼리 입력, JSON 출력” 패턴을 사용합니다.

독립적인 인덱스가 중요한 이유

이번 서비스 지원 종료 사례는 더 큰 교훈을 상기시켜 줍니다. 검색 기능이 Google에 의존적일 경우, 사용자는 Google의 비즈니스 의사 결정에 영향을 받을 수밖에 없다는 점입니다. Google의 일정에 따라 API가 종료되면서, 수천 개의 프로젝트가 대체 솔루션을 마련하기 위해 급히 움직여야 하는 상황에 직면했습니다.

Brave와 같은 독립형 검색 API를 사용하면 이러한 리스크를 줄일 수 있습니다. Brave는 타사 검색 엔진의 결과를 재판매하거나 스크래핑하는 방식이 아닌 자체 인덱스를 직접 운용하므로, 개발 중인 서비스의 검색 기능이 경쟁사의 로드맵에 좌우되지 않습니다. 또한 규제가 적용되는 제품에 검색 기능이 포함될 때 필수적인 Zero 데이터 보존 (ZDR)과 같은 옵션을 포함하여 개인정보 보호 측면에서도 이점을 제공합니다.

관련 자료

• 2026년 AI를 위한 최고의 웹 검색 API
• Brave 검색 API를 뉴스 API로 활용하는 방법
• 프로그래머블 검색 엔진(용어집)
• 웹 검색 API(용어집)

자주 묻는 질문

Google 검색 API는 언제 종료되나요?

Google의 맞춤 검색 JSON API는 현재 신규 고객의 신청을 받지 않고 있으며, 기존 고객은 2027년 1월 1일까지 타 서비스로 마이그레이션해야 합니다. 해당 일자 이후에는 API에서 검색 결과를 반환하지 않습니다.

Google 검색 API를 대체할 최선의 대안은 무엇인가요?

사용 용도에 따라 다릅니다. Google은 사용자들에게 불과 3개월 전 권장했던 Vertex AI Search 도구의 변경된 이름이자 Agent Search가 탑재된 Gemini Enterprise 에이전트 플랫폼을 대안으로 안내하고 있습니다. 하지만 이는 기본적으로 종합 AI 개발 플랫폼에 가깝습니다. JSON 형태의 웹 검색 기능이라는 명확한 니즈를 충족하기 위해서는 Brave 검색 API와 같은 독립형 검색 API가 Google 검색 API를 대체할 수 있는 전용 셀프 서브 대안이 될 수 있으며, 지금 바로 도입하여 사용할 수 있습니다.

Google 검색 API를 대체할 무료 대안이 있나요?

Brave 검색 API는 무료로 시작할 수 있습니다. 모든 Brave 요금제에는 테스트용으로 사용할 수 있는 월 5달러 상당의 무료 크레딧이 기본 포함되어 있습니다. 또한, Google 맞춤 검색과 달리 하루 100건의 검색 쿼리 제한이 없습니다. 무료 제공 한도에 부딪혀 서비스가 차단(또는 2027년 1월 1일부터 무료 플랜이 완전히 사라지는 상황)되는 일 없이, 사용한 만큼만 요금을 지불하여 유연하게 확장할 수 있습니다. Brave에 가입하려면 신용카드가 필요하지만, 월간 무료 크레딧이나 설정한 목표 예산을 초과하지 않도록 사용량 제한을 직접 설정할 수 있습니다. 최신 요금제 관련 상세 내용은 Brave 검색 API 대시보드에서 확인할 수 있습니다.

자사 사이트뿐만 아니라 웹 전체를 검색할 수 있나요?

예. 특정 사이트로 검색 범위를 제한하는 Google의 옵션과 달리, Brave 검색 API는 자체 인덱스를 기반으로 오픈 웹 전체를 검색합니다. 또한 Goggles 기능을 활용하면 필요한 경우 특정 도메인으로 검색 결과를 축소할 수도 있습니다.

Brave로 전환하면 코드에 큰 변경이 필요한가요?

대부분의 경우 그렇지 않습니다. Brave는 동일한 “쿼리 입력, JSON 출력” 패턴을 따르며 단일 API 키를 사용하므로, 마이그레이션 과정은 주로 엔드포인트를 교체하고 응답 데이터를 읽어오는 로직을 업데이트하는 작업으로 이루어집니다. 단순 결과 목록을 받는 경우 필드 매핑 작업이 매우 적으며, AI 그라운딩용 LLM Context 엔드포인트로 전환할 경우, AI 모델에 직접 전달할 수 있는 더 풍부한 사전 추출 콘텐츠를 받게 됩니다.