最后更新：10/6/2026最后核验：2026-08-14
Toast 1 是什么
Toast 1 是 Mixedbread 推出的 agentic search 模型，旨在提升 AI 搜索、研究分析和代码工作流中的检索质量。它会将复杂查询拆分为多个步骤，并行执行检索、检查来源、筛选证据，再返回结果。该模型既可以作为独立搜索 Agent 使用，也可以作为更大型 frontier-agent 工作流中的 retrieval subagent。
核心功能
- 在返回结果前，将复杂查询拆解为更小的检索步骤，提升多步检索准确性
- 每轮最多支持 8 个并行检索调用，包括 semantic search、grep、metadata filtering 和 context pruning
- 采用有边界的 agentic loop，最多进行 4 轮检索，用于收集证据并检查来源
- 输出最终排序后的 chunk 列表，适合 retrieval-augmented generation（RAG）和 AI Agent 工作流
- 可作为专用 AI 搜索 Agent 独立运行
- 可作为 retrieval subagent 集成到工具、coding agent，以及 Codex-style 或 OpenCode-style 工作流中
- 提供兼容 Chat Completions 的 API，并支持 agentic flag，便于接入现有技术栈
最适合
正在构建多步检索型 AI 搜索系统的团队希望为 RAG pipeline 增加 agentic retrieval 能力的开发者需要基于源码上下文进行文件搜索和代码 chunk 排序的 AI 编程工作流在生成答案前需要检查来源和证据的 AI research agent希望使用熟悉 API 形态快速接入检索组件的产品团队
定价
Toast 1 被标注为付费工具。现有资料未提供具体套餐、按量计费价格、免费试用信息或企业合同条款，因此采购前应以 Mixedbread 官方网站的最新价格为准。
优缺点
优点
- Agentic retrieval 流程可以拆解复杂问题，而不是只依赖单次搜索召回
- 并行检索调用有助于在同一工作流中覆盖语义、关键词、metadata 和上下文信号
- 有边界的循环设计为检索 Agent 设定了明确的最大轮次，便于控制流程
- 排序后的 chunk 输出非常适合 RAG 系统和 AI coding assistant 使用
- 兼容 Chat Completions 的 API 可能降低已有 LLM 基础设施团队的集成成本
缺点
- 现有资料未包含明确的价格细节
- 关于相比同类 frontier model 成本更低、速度更快的性能说法仍需独立验证
- 评测资料未提供安全、合规、数据保留或企业级控制能力的详细信息
- 团队仍需要基于自身语料库、检索架构和延迟要求对 Toast 1 进行 benchmark
替代工具
Perplexity
Perplexity 是一款面向网页答案与引用来源的 AI 搜索和研究工具，适合正在评估 AI 辅助研究工作流的用户。
Exa
Exa 提供 AI-native search API，用于检索网页内容，可应用于 research agent、RAG 系统和自定义搜索应用。
Tavily
Tavily 提供面向 AI Agent 的搜索 API，包含用于通过外部信息增强 LLM 回答可信度的检索能力。
Sourcegraph Cody
Sourcegraph Cody 是一款 AI coding assistant，结合代码搜索和仓库上下文，适合关注代码检索与开发者工作流的团队。
Glean
Glean 提供面向企业内部知识源的 AI 搜索能力，适合优先考虑企业知识检索和组织内信息查找的团队。
常见问题
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详情
平台
API
功能特性
- Decomposes queries into steps and iterates with up to 8 parallel retrieval calls per round (semantic search, grep, metadata filter, context pruning)
- Bounded agentic loop (4 rounds max) that gathers evidence, checks sources, and returns a final ranked chunk list
- Runs standalone as a specialized search agent or as a retrieval subagent inside frontier agents (e.g. Codex, OpenCode)
- Drop-in for existing stacks: Chat Completions-compatible API with an agentic flag and the same ranked-chunk response shape
支持语言
en
已知限制
- API-only hosted model — no open weights on HuggingFace and model size is undisclosed as of 2026-08-14
- Launched 2026-08-13 — benchmarks are vendor-reported and independent third-party evaluation is still pending
- Slower than a single search call (extra LLM + retrieval rounds), and the loop is bounded to 4 rounds, limiting very deep retrieval
- Strongest with Mixedbread Search as the backend; other retrieval backends are competitive but not at full strength
