Metaso 秘塔AI搜索
上海秘塔科技出品的中文 AI 搜索引擎——零广告 + 结构化答案 + 来源引用 + 中英学术库 + Agentic Search
中文圈口碑最好的搜索型 AI 之一——零广告、答案带引用可追溯、学术库覆盖中英文献。研究 / 写文献综述 / 国内政策舆情首选；英文深度与国际场景仍弱于 Perplexity。重度研究模式有额度上限，按需升 Pro。
基于官方页面与公开口碑评估：结构化答案 + 来源引用可追溯 + 中英学术库 + Agentic Search
零广告、中文体验顶级
基础搜索免费、Pro 约 ¥19.9-39/月
国内直连、中文政策法规检索最强
重度研究模式有额度上限、主体稳定
- 评分人
- AI 之家编辑部
- 最近复核
- 2026-10-11
- 下次复核
- 2027-04-09 （周期 180 天）
- 利益声明
- 本站不接软文、不卖排名
TL;DR
Metaso（秘塔AI搜索）是上海秘塔科技推出的中文 AI 搜索引擎（官网 metaso.cn），核心理念是「算力换人力」：不同于传统搜索返回链接列表，它直接给出经过整理、附带来源引用的结构化答案，全程零广告，是中文圈口碑最好的搜索型 AI 之一。
适合：中文研究、国内政策法规检索、中文学术文献综述、竞品 / 行业调研前期资料整理。不适合：纯英文深度研究、需要国际来源广度的场景（用 Perplexity 更合适）。
核心能力
- 零广告 + 结构化答案：答案附引用来源，可逐条追溯；自动生成大纲与思维导图
- 三种搜索模式：简洁 / 深入 / 研究，按深度需求切换
- 五大搜索范围：全网、文库、学术、图片、博客，可自定义组合；学术范围覆盖数亿篇文献，支持中英数据库配置
- 文件问答 / 知识库：上传 PDF / DOCX / PPTX 搭建专属知识库，做专题整理
- 导出：脑图、PPT、Word / PDF 一键导出
- Agentic Search（2026 新增）：20+ 内置 agent，自主串联 5–15 次工具调用，单次任务内完成搜索 + 执行
- 底座模型：自研 MetaLLM；Deep Thinking 模式接 DeepSeek-R1，提供「快答」与「深思」两种路径
三种模式怎么选
Metaso 把搜索拆成简洁 / 深入 / 研究三档，选错档是绝大多数「感觉它不好用」的根因——简洁档拿深度分析的活干，和深度档查一个事实，都是浪费。
| 模式 | 大致行为 | 适用场景 | 不适用场景 |
|---|---|---|---|
| 简洁 | 快速给出带引用的要点答案 | 查一个事实、确认一个日期、核对一条政策原文 | 需要横向对比、需要趋势判断 |
| 深入 | 多源综合，答案更长，附大纲与脑图 | 竞品调研、技术选型前期、行业概况 | 只需要一个确定值 |
| 研究 | 多轮深度挖掘，输出报告式回答（数据 / 趋势 / 案例），可导出 Word / PDF | 文献综述、专题报告、政策梳理 | 日常随手查（白烧额度） |
经验法则：先用简洁档确认「这个问题值不值得深挖」，确认后再上深入 / 研究档。反过来用的人，多半会觉得「额度怎么一下就没了」。
五大搜索范围（全网 / 文库 / 学术 / 图片 / 博客）默认组合，做学术与政策检索时**手动把范围收窄到「学术」或「文库」**能显著降低噪声——这一点比换模式更影响结果质量。
开发者接入：搜索 API
Metaso 提供按量计费的搜索 API（约 ¥0.03/次查询，以官方实时报价为准），新账号赠送额度，并提供官方 Python SDK。适合做：
- 中文检索类 RAG 的召回层：把 Metaso 的中文语料与引用结构当作外部知识源，接进自己的 RAG 流水线；
- 舆情 / 政策监测：定时查询 + 结构化答案，比自己爬搜索结果页省事；
- 内容生产前期的资料整理：批量跑主题，拿到带引用的初筛材料。
两条提醒：① API 与网页版的额度体系分开计算，别按网页版的免费额度估 API 成本；② 研究模式的 API 单价与简洁档不同，接入前先按自己的查询类型测算。以上价格与额度口径来自第三方汇总与官方页面二手整理，本站未逐项核对官方 API 定价页，正式接入前请以官方报价为准。
定价
- Free：$0；基础搜索 + 引用摘要 + 文件上传 + 可分享页面，无需注册，轻度够用
- Pro：约 ¥19.9–39/月（App 实时为准）；解锁不限次研究模式、PPT 导出、音频讲解、长思考深度研究等重度功能
- API：搜索按量约 ¥0.03/次查询，新账号赠额度，官方 Python SDK
额度为积分制：注册送长期积分（有效期 12 个月），每日刷新、当日未用次日清零；重度研究模式在免费档有限额，高频场景建议升 Pro。
对比
| 维度 | Metaso | Perplexity | Genspark |
|---|---|---|---|
| 中文语料 | 最强 | 中 | 中 |
| 广告 | 零广告 | 部分付费档无 | 零 |
| 学术库 | 中英（PubMed/知网/万方） | 偏英文 | 中 |
| 引用追溯 | 强 | 强 | 中 |
| Agentic | 20+ agent | 中 | 多 agent 架构 |
| 英文广度 | 弱 | 最强 | 中 |
避坑
- 答案拼接偶有偏差：研究模式会把多源类型压缩进单条答案，个别来源归属可能有误——引用依赖场景务必回看原文。
- 英文弱于中文：纯英文深度研究不如 Perplexity。
- 额度上限：免费档研究模式有上限，重度用户会被推到 Pro。
- 中文优先：界面、默认项、移动端扫码登录均以中文用户为前提，英文-only 体验可用但不完全本地化。
常见误区
① 把「有引用」当成「可直接使用」。 引用存在只说明来源被找到了，不说明归属被判对。研究模式会把多源信息压缩进单条答案，个别数据来源与结论的对应关系可能错位。凡是引用要写进交付物的场景，务必点开原文核对——尤其是统计数字与时间点。
② 默认范围不收窄。 做学术与政策检索时仍用默认「全网」，结果会被营销页与聚合站稀释。先收窄范围、再换模式，这一步的收益通常比升级 Pro 更大。
③ 把研究模式当日常搜索用。 免费档研究模式有额度上限，随手问一个「XX 是什么」就上研究档，额度消耗速度会比预期快好几倍，最后得出「Metaso 很贵」的错误结论。
④ 忽视 Agentic Search 的适用边界。 20+ 内置 agent 能自主串联 5–15 次工具调用听起来很强，但它做的是「搜索 + 执行」的自动串联，不是替你做判断。整理专题、生成日报这类结构固定、可验证的任务收益明显；需要领域判断的任务，它给出的仍然是「带引用的材料」而不是结论。
⑤ 用 Metaso 做纯英文深度研究。 这是定位问题不是能力问题——它的语料重心在中文。英文场景请直接用 Perplexity，别指望「调成英文界面」就能补上语料差距。
相关阅读
| 计划 | 价格 | 限制 | 国内支付 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Free | $0 | — | — | |
| Pro | 约 ¥19.9–39/月 | — | — |
- · 中文研究
- · 国内政策法规检索
- · 中文学术文献综述
- · 竞品 / 行业调研前期资料整理
- · 纯英文深度研究
- · 需要国际来源广度的场景（用 Perplexity 更合适）
和 Perplexity 怎么选？
中文研究、国内合规、学术文献 → Metaso；英文研究、国际来源广度 → Perplexity。两者定位相近但语料重心不同。
研究模式强在哪？
研究模式做多轮深度挖掘，输出含数据 / 趋势 / 案例的报告式回答，附大纲与脑图，可一键导出 Word / PDF；学术范围覆盖数亿篇文献并支持中英数据库配置。
Agentic Search 是什么？
2026 年新增，内置 20+ agent，能自主串联 5–15 次工具调用，在单次任务里同时完成搜索与执行（如整理专题、生成日报），把产品从纯搜索推向 agent 辅助研究工作流。
开发者怎么用？
搜索 API 按量计费（约 ¥0.03/次查询），新账号赠送额度，提供官方 Python SDK，适合做中文检索类集成。