API Research Web Answer — Respostas com Citações e Pesquisa Profunda na Web: Modelos de linguagem grande de IA

Obtenha uma resposta com citações baseada na web ou faça uma pesquisa profunda com várias consultas e raciocínio, na MuAPI. Research Web Answer retorna uma resposta de LLM fundamentada em fontes reais da web, com citações, ou realiza uma pesquisa aprofundada na web com várias consultas e raciocínio — útil para pesquisa de contas, inteligência competitiva e verificação de fatos com fontes.

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Obtenha uma resposta com citações baseada na web ou faça uma pesquisa profunda com várias consultas e raciocínio, na MuAPI.

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Visão geral

Sobre este modelo

Research Web Answer retorna uma resposta de LLM fundamentada em fontes reais da web, com citações, ou realiza uma pesquisa aprofundada na web com várias consultas e raciocínio — útil para pesquisa de contas, inteligência competitiva e verificação de fatos com fontes.

1Responder a uma pergunta de pesquisa com fontes citadas da web

2Fazer uma pesquisa aprofundada com várias consultas para pesquisa de contas ou concorrência

3Fornecer contexto fundamentado e citado da web a um agente de vendas ou pesquisa

4Verificar uma afirmação com base em fontes atuais da web

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Preço e valor

Análise de custos

Provedor	Custo	Notas
muapiapp	From $0.05 per cited answer, $0.10 per deep search (reserved; settled down to actual cost)	Resposta JSON normalizada e estruturada por meio do recurso de dados GTM roteados da muapi.

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

Resposta JSON normalizada e estruturada por meio do recurso de dados GTM roteados da muapi.

** Os preços dos concorrentes são estimados com base em arquiteturas de modelos e níveis de uso semelhantes.

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Detalhes técnicos

Esquema de configuração

Parâmetro	Tipo	Descrição	Padrão
Modo	Enum (2 opções)	answer: get a cited answer to a question. deep_search: run a deep multi-query web search with reasoning.	`answer`
Question	string	Question to answer (required for mode=answer), e.g. 'Who is the CEO of Stripe?'.	`-`
Query	string	Search query (required for mode=deep_search).	`-`
Deep Search Mode	Enum (3 opções)	Depth/reasoning tier for mode=deep_search.	`deep`
Num Results	integer	Max results to return for mode=deep_search.	`-`

ModoEnum (2 opções)

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

Valor padrãoanswer

Questionstring

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

Valor padrão-

Querystring

Search query (required for mode=deep_search).

Valor padrão-

Deep Search ModeEnum (3 opções)

Depth/reasoning tier for mode=deep_search.

Valor padrãodeep

Num Resultsinteger

Max results to return for mode=deep_search.

Valor padrão-

📖

Guia de implementação

Documentação do desenvolvedor

Como usar a API Research Web Answer

Escolha um modo: answer para perguntas e respostas com citações; deep_search para uma pesquisa com várias consultas e raciocínio.
Informe os dados de entrada: question no modo=answer, query no modo=deep_search.
Consulte o resultado: uma resposta com citações ou uma lista ordenada de resultados da pesquisa aprofundada.

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?"
  }'

❓

Perguntas comuns

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre os modos answer e deep_search?

`answer` retorna uma única resposta de LLM com citações para uma pergunta direta. `deep_search` executa uma pesquisa mais aprofundada, com várias consultas e raciocínio, e retorna uma lista ordenada de resultados, mais adequada para pesquisas abertas.