Trong khi các mô hình tiên tiến xuất sắc trong việc tìm kiếm có tính chất tác động, chúng lại quá đắt đỏ và chậm cho những nhiệm vụ yêu cầu nhiều token như vậy. Đây là một vấn đề, vì độ chính xác của tìm kiếm có xu hướng tỷ lệ thuận với số lượng token được xử lý. Giải pháp là các mô hình nhỏ, được huấn luyện bằng RL một cách cẩn thận, được thiết kế riêng cho từng công cụ tìm kiếm, có thể vượt trội hơn các mô hình tiên tiến chung trong khi rẻ hơn và nhanh hơn từ một đến hai bậc.