Cloudflare AI Search ist allgemein verfügbar, mit Bildsuche und OCR

Cloudflare hat AI Search am 1. Oktober 2026 allgemein verfügbar gemacht. AI Search ist ein verwalteter Dienst, der die Dokumente eines Unternehmens indexiert und Apps und KI-Agenten darin suchen lässt. Die allgemein verfügbare Version bringt Bildsuche, Texterkennung für gescannte PDFs und größere Dateien, und sie versieht den Dienst mit Preisen. Die Abrechnung beginnt am 1. November.

Für Entwickler lautet das Versprechen: weniger Verkabelung. Wer eine Suche über die eigenen Daten baut, muss meist Speicher, ein Embedding-Modell, eine Vektordatenbank und einen Ranking-Schritt zusammenfügen. Cloudflare verkauft all das als ein Produkt.

Was AI Search ist

AI Search vereint vier Cloudflare-Produkte zu einer Pipeline für Indexierung und Abruf, wie aus Cloudflares Ankündigung hervorgeht. Workers AI führt die Modelle aus, Vectorize speichert die Vektoren und R2 hält die Dateien. Das vierte ist Browser Run, Cloudflares gehosteter Browser.

Ein Vektor ist in diesem Zusammenhang eine Liste von Zahlen, die erfasst, was ein Inhalt bedeutet. Eine Suche über Vektoren findet Ergebnisse mit ähnlicher Bedeutung, nicht nur solche mit gemeinsamen Schlüsselwörtern. Cloudflare nutzt AI Search nach eigenen Angaben für die Suche in seinem Blog und seiner Entwicklerdokumentation.

Was mit der allgemeinen Verfügbarkeit neu ist

Die größte Neuerung ist die Suche nach Bildern anhand dessen, was sie zeigen. AI Search erstellt jetzt Bild-Embeddings, also Vektoren aus den Pixeln selbst, mit dem Modell Qwen3-VL-Embedding. insideAI News beschreibt das als Suche anhand der eigenen Pixel des Bildes.

Funktion	Änderung zur GA
Bilder	Native Bild-Embeddings für die visuelle Suche, über Qwen3-VL-Embedding
Gescannte Dokumente	OCR, also optische Zeichenerkennung, liest Text in gescannten PDFs
Dateigröße	Textdateien und PDFs bis 10 MiB, zuvor 4 MiB
Embeddings	Matryoshka Representation Learning hält Vektoren kompakt
Suchmodi	Die hybride Suche führt Vektor- und Schlüsselwortsuche parallel aus und führt die Ergebnisse zusammen

Matryoshka Representation Learning trainiert Embeddings so, dass auch eine kürzere Fassung jedes Vektors noch funktioniert. So kann ein Dienst kleinere Vektoren speichern und vergleichen, ohne viel Genauigkeit zu verlieren.

Was es kostet

Die Abrechnung beginnt am 1. November 2026. Laut insideAI News kosten Parsing, Chunking, Embedding, Schlüsselwort-Indexierung und Reranking nichts extra. Cloudflares Beitrag nennt diese Preise und monatlichen Freikontingente:

Posten	Monatlich kostenlos	Preis danach
Datenaufnahme	5 Millionen Token	0,75 $ pro Million Token
Bildaufnahme	-	0,50 $ pro Million Token
Speicher	10 GB	2,00 $ pro GB und Monat
Semantische Abfragen	1.000	0,75 $ pro 1.000
Volltextabfragen	1.000	0,10 $ pro 1.000

Semantische Abfragen suchen mithilfe von Vektoren nach Bedeutung. Volltextabfragen gleichen Schlüsselwörter ab, und sie kosten deutlich weniger.

Cloudflare baut seit einiger Zeit seine Werkzeuge für KI-Agenten aus. Im August zeigte das Unternehmen Kitesurf, einen Browser für KI-Agenten, der auf seiner Plattform Workers läuft.

Was das für Entwickler bedeutet

Kalkulieren Sie die Kosten Ihrer Abfragen vor dem 1. November. Semantische Abfragen kosten nach den kostenlosen 1.000 pro Monat 0,75 Dollar pro 1.000, Schlüsselwortabfragen dagegen 0,10 Dollar. Eine App, die jede Suche über den semantischen Weg schickt, kostet mehr als siebenmal so viel wie eine, die die Schlüsselwortsuche nutzt, wo sie ausreicht. Leiten Sie einfache Abfragen an die Volltextsuche weiter.

Indexieren Sie Ihre PDFs und Bilder neu. Wenn Ihr Index unter der alten Grenze von 4 MiB erstellt wurde oder gescannte Dokumente ausgelassen hat, können größere Dateien und OCR jetzt Inhalte zutage fördern, die bisher fehlten. Bild-Embeddings machen außerdem Produktfotos, Screenshots und Diagramme anhand dessen durchsuchbar, was sie zeigen.

Testen Sie die hybride Suche mit Ihren eigenen Abfragen. Das Zusammenführen von Vektor- und Schlüsselwortergebnissen hilft meist bei Namen, Teilenummern und Fehlercodes, die eine reine Vektorsuche übersieht. Vergleichen Sie die Ergebnisse an einer Stichprobe echter Suchen, bevor Sie umstellen.

Behalten Sie den Speicher im Blick, während Ihr Index wächst. Das Freikontingent umfasst 10 GB, danach kostet Speicher 2,00 Dollar pro GB und Monat. Indizes mit vielen Bildern können schnell wachsen, richten Sie also eine Budgetwarnung ein.

Wägen Sie die Bindung an den Anbieter ab. AI Search ist bequem, weil es Workers AI, Vectorize, R2 und Browser Run miteinander verknüpft. Genau diese Verknüpfung erschwert einen Wechsel. Bewahren Sie Ihre Quelldateien in einem Format auf, das Sie auch anderswo indexieren könnten.