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API Research Web Answer — réponses sourcées et recherche approfondie sur le Web: AI Large Language Models

Obtenez une réponse sourcée à une question à partir du Web, ou lancez une recherche approfondie multi-requêtes avec raisonnement, sur MuAPI. Research Web Answer fournit une réponse de LLM étayée par de vraies sources Web et accompagnée de citations, ou effectue une recherche approfondie avec plusieurs requêtes et raisonnement sur le Web. L’outil est utile pour la recherche de comptes, la veille concurrentielle et la vérification des faits avec des sources.

Commandes interactives du modèle

Obtenez une réponse sourcée à une question à partir du Web, ou lancez une recherche approfondie multi-requêtes avec raisonnement, sur MuAPI.

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Aperçu

À propos de ce modèle

Research Web Answer fournit une réponse de LLM étayée par de vraies sources Web et accompagnée de citations, ou effectue une recherche approfondie avec plusieurs requêtes et raisonnement sur le Web. L’outil est utile pour la recherche de comptes, la veille concurrentielle et la vérification des faits avec des sources.

1Répondre à une question de recherche avec des sources Web citées
2Lancer une recherche approfondie multi-requêtes pour étudier des comptes ou la concurrence
3Fournir à un agent commercial ou de recherche un contexte Web étayé et sourcé
4Vérifier une affirmation à partir de sources Web actualisées
💰

Prix ​​et valeur

Analyse des coûts

muapiappFrom $0.05 per cited answer, $0.10 per deep search (reserved; settled down to actual cost)

Réponse JSON normalisée et structurée via la capacité de données GTM routées de muapi.

** Les prix des concurrents sont estimés sur la base d'architectures de modèles et de niveaux d'utilisation similaires.

⚙️

Détails techniques

Schéma de configuration

ModeÉnumération (options 2)

answer: get a cited answer to a question. deep_search: run a deep multi-query web search with reasoning.

Valeur par défautanswer
Questionstring

Question to answer (required for mode=answer), e.g. 'Who is the CEO of Stripe?'.

Valeur par défaut-
Querystring

Search query (required for mode=deep_search).

Valeur par défaut-
Deep Search ModeÉnumération (options 3)

Depth/reasoning tier for mode=deep_search.

Valeur par défautdeep
Num Resultsinteger

Max results to return for mode=deep_search.

Valeur par défaut-
📖

Guide de mise en œuvre

Documentation du développeur

Utiliser l’API Research Web Answer

  1. Choisissez un mode : answer pour une réponse à une question avec citations, deep_search pour une recherche avec plusieurs requêtes et raisonnement.
  2. Fournissez l’entrée : question pour le mode answer, query pour le mode deep_search.
  3. Consultez le résultat : une réponse sourcée ou une liste classée de résultats de recherche approfondie.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/research-web-answer \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "mode": "answer",
    "question": "Who is the CEO of Stripe?"
  }'
❓

Questions courantes

Foire aux questions

Quelle est la différence entre les modes answer et deep_search ?

`answer` renvoie une seule réponse de LLM, avec citations, à une question directe. `deep_search` effectue une recherche plus approfondie avec plusieurs requêtes et raisonnement, puis renvoie une liste classée de résultats, mieux adaptée aux recherches ouvertes.