Recherche Web avec ramper, extraire et cartographie URL pour une récupération rapide et structurée à travers les pages et les domaines pour les pipelines en aval.
TavilyRecherche et rechercheEndpoint propriétaireRecherche Web avec ramper, extraire et cartographie URL pour une récupération rapide et structurée à travers les pages et les domaines pour les pipelines en aval.
Aussi connu sous le nom Tavily-Search
tavily-search/v1/searchTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Tavily Search répond aux requêtes en direct via POST /v1/search. Envoyez la recherche avec l'id de modèle tavily-search et lisez des résultats structurés dans la réponse. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/search \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "tavily-search",
"query": "latest developments in solid-state batteries"
}'import requests
response = requests.post(
"https://api.empiriolabs.ai/v1/search",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
json={
"model": "tavily-search",
"query": "latest developments in solid-state batteries",
},
)
print(response.json())Paramètres de requête pris en charge par l'API Tavily Search sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| query | string | - | - | La requête de recherche en langage naturel. |
| operation_mode | enum | Search | Search, Crawl, Extract, Map | Recherche | extrait | rampe | carte. Détermine quel point de terminaison Tavily s’exécute. |
| search_depth | enum | basic | basic, advanced | Basic = rapide et bon marché, avancé = exploration plus profonde par résultat avec contenu complet. |
| search_chunks_per_source | number | 3 | 1 à 3 | Nombre de morceaux de contenu pertinents à extraire par source. |
| search_topic | enum | general | general, news, finance | Prédéfini de sujet de recherche (général, actualités, finance, etc.). Alias du sujet. |
| include_answer | boolean | true | - | Basic | avancé | Faux. Retourne une réponse synthétisée avec les résultats. |
| include_raw_content | boolean | false | - | Incluez le contenu HTML brut aux côtés du texte nettoyé. |
| include_images | boolean | false | - | Incluez les URL des images dans les résultats de recherche. |
| include_image_descriptions | boolean | false | - | Incluez des descriptions générées par l’IA des images retournées. |
| include_favicon | boolean | false | - | Incluez l’URL favicon de chaque source. |
| auto_parameters | boolean | false | - | Laissez Tavily choisir automatiquement search_depth et autres boutons en fonction de la requête. |
| max_results | number | 5 | 1 à 20 | Nombre maximal de résultats à donner (1-50). |
| time_range | enum | - | day, week, month, year | jour | semaine | mois | année. Limitez les résultats à cette fenêtre de récence. |
| start_date | string | - | - | N’incluez que les sources publiées après cette date (AAAAAAAAAAAA-MM-DD). |
Opérations - Recherche, Crawl, Extraire, Carte Profondeurs de recherche - basique, avancé, rapide, ultra-rapide Sujets - général, nouvelles, finances
Sur EmpirioLabs, Tavily Search est facturé à l'usage : Recherche (Basic/Fast /Ultra-Fast) $0.0096 par recherche; Recherche avancée $0.019 par recherche; Recherche (Avancée + Réponse) $0.029 par recherche. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Tavily Search est servi via POST /v1/search sur api.empiriolabs.ai avec une authentification standard par token Bearer.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Tavily Search dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.
