best crm for startups
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knowledge_graph
La API de búsqueda más rápida para fundamentar LLM y pipelines RAG
Proporcione a su modelo resultados web actuales en lugar de lo memorizado durante el entrenamiento. Búsqueda estructurada en menos de un segundo, lo bastante rápida para un bucle de agente, desde 1 USD por cada 1.000 solicitudes y menos de 0,50 USD con grandes volúmenes.
Sin tarjeta de crédito · Sin configurar proxies · Ver la documentación de Google Search API
- Latencia de recuperación lo bastante baja para un único turno de agente
- Títulos, enlaces y fragmentos con fuentes, listos para citar al usuario
- Disponible como servidor MCP para que los agentes la invoquen sin código de integración propio
<1 s
Tiempo de respuesta habitual
1 USD/1.000
Precio de lista; menos de 0,50 USD con grandes volúmenes
0
Cargo por solicitudes fallidas
MCP
Invocable directamente por agentes
Quién fundamenta modelos con búsquedas actuales
Todo sistema que responde sobre el presente necesita una capa de recuperación. Estos equipos prefieren comprarla a operarla.
01
Desarrolladores de aplicaciones de IA
Ofrezca respuestas sobre actualidad sin ajustar el modelo ni esperar su actualización.
02
Equipos de plataformas RAG
Añada recuperación de la web pública junto a documentos internos en el mismo pipeline.
03
Desarrolladores de frameworks de agentes
Ofrezca una herramienta de búsqueda con respuestas rápidas y estructuradas para que el modelo razone sobre ellas.
04
Equipos de IA empresarial
Dé a copilotos internos acceso a la web actual mediante un endpoint facturado y auditable.
05
Herramientas de investigación y análisis
Cite fuentes reales en lo generado en lugar de pedir que el usuario confíe en el modelo.
Por qué recuperar información fundamentada es lo difícil
La mayoría de los equipos que trabajan con LLM descubren las mismas tres limitaciones y ninguna se resuelve con un prompt mejor.
Fallo 01
El conocimiento del modelo terminó hace meses
Lo que cambió tras el corte del entrenamiento falta o se responde con errores seguros de sí mismos. Para preguntas actuales, generar sin recuperar información es adivinar con buena gramática.
Respuestas erróneas y seguras llegan al usuarioFallo 02
La latencia de recuperación se suma a la espera del usuario
Un agente puede emitir varias subconsultas por turno. Con tres segundos por consulta, solo la búsqueda agota la paciencia de quien ve parpadear el cursor.
Los usuarios abandonan a mitad de la respuestaFallo 03
Operar el sistema de recuperación no es su producto
Proxies, parsers y gestión de bloqueos consumen tiempo de ingeniería previsto para lo que realmente vende y requieren atención cada vez que cambia un diseño.
El plan de producto se consume en infraestructuraLos datos que recibe su modelo
Una llamada a scraper.google.search devuelve resultados ya estructurados. Su pipeline no necesita analizar HTML antes de entregarlos al modelo.
organic_results[]
array
Resultados ordenados para la consulta.
position
integer
Posición, útil como señal previa de relevancia al elegir qué entregar al modelo.
title
string
Título del resultado.
link
string
URL de destino: la cita que muestra al usuario.
snippet
string
Descripción, a menudo suficiente por sí sola como contexto para una respuesta breve.
snippet_highlighted_words
array
Términos destacados en negrita por Google, una señal económica de relevancia.
source
string
Nombre del editor, útil para ponderar la calidad de la fuente.
knowledge_graph
object
Resumen de entidad y enlaces web, útiles para desambiguar.
search_information
object
Consulta mostrada y total de resultados, para saber si se reescribió la consulta.
pagination
object
Desplazamientos para recuperar más información cuando la primera página no basta.
metadata
object
Motor y URL original almacenado, útiles para auditar respuestas generadas.
POST /api/v1/scraper/request
200 ok
# request curl --location 'https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request' \ --header 'x-api-token: <api-key>' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "actor": "scraper.google.search", "input": { "q": "eu ai act compliance deadline", "gl": "us", "hl": "en", "num": "10" } }' # response (trimmed) { "organic_results": [ { "position": 1, "title": "EU AI Act: key compliance dates", "link": "https://example.eu/ai-act", "snippet": "Obligations for general-purpose…", "source": "Example" } ], "knowledge_graph": { "source": "Wikipedia" }, "search_information": { "query_displayed": "eu ai act compliance deadline" }, "metadata": { "engine": "google.search" } }
Referencia completa de parámetros y campos
¿Necesita la página completa en lugar de fragmentos? Combine con Crawl y Web Unlocker para recuperar las páginas citadas: consulte la documentación de la API.
Cómo funciona la fundamentación en la práctica
El modelo decide que necesita hechos
Su agente invoca la búsqueda o su cadena RAG recupera información antes de generar. En ambos casos, es una solicitud.
Devolvemos resultados estructurados rápidamente
La obtención de IP, las huellas digitales y los CAPTCHA se resuelven detrás del endpoint. Las respuestas en menos de un segundo mantienen la recuperación dentro del turno, sin una espera previa.
Genere con citas adjuntas
Añada títulos, fragmentos y enlaces al contexto. Cada afirmación lleva un URL para que pueda verificarse, no solo creerse.
Diseñada para equipos de aplicaciones de IA, plataformas RAG y desarrolladores de agentes
La respuesta más rápida de la categoría
En un bucle de agente, la latencia se multiplica: varias subconsultas por turno y varios turnos por sesión. Recuperar en menos de un segundo distingue una herramienta de uso libre de otra que debe racionar.
under 1s
typical vendor window
request
unblock
parse
Invocable directamente por agentes
Disponible como servidor MCP y mediante SDK oficiales, para que Claude Code, Cursor y agentes basados en frameworks busquen sin código envolvente intermedio.
Acceso de agentes
MCP (servidor)
SDK de Python / Node / Go
nodo verificado de n8n
entrega por webhook
Respuestas que puede citar
Cada resultado incluye un URL y un editor para mostrar fuentes en las respuestas generadas. Suele ser lo que convierte una demo interna en algo desplegable en una empresa.
Campos de citas
organic_results[].link
organic_results[].source
knowledge_graph{}
metadata.rawUrl
Facturación por uso, no por puestos
El tráfico de agentes llega en ráfagas y es difícil de prever. El precio por solicitud exitosa reduce el coste de semanas tranquilas y evita que un pico supere un nivel del plan.
Precios
1 USD / 1.000 solicitudes
menos de 0,50 USD con grandes volúmenes
no se facturan solicitudes fallidas
Planes para agentes y RAG
El tráfico de agentes es impredecible, por lo que el precio por solicitud encaja mejor que el precio por puesto. Empiece con 1 USD por cada 1.000 solicitudes exitosas y reduzca la tarifa al aumentar el uso.
Más popular
Business
$0/mes
→ $0.00/1.000 solicitudes$0 y después precios por consumo con un 0% de descuento. La opción habitual para cargas de agencias y plataformas.
Personalizado
Personalizado
menos de 0,50 USD/1.000 con grandes volúmenesTarifas por volumen, concurrencia dedicada y un ingeniero de soluciones asignado.
Comparación de API de búsqueda para fundamentar LLM
Los equipos que añaden recuperación suelen elegir entre desarrollarla, usar una API de búsqueda para IA o una para SEO.
Scrapeless Google Search API
Desarrollo interno
API de búsqueda habitual
Tiempo de respuesta habitual
Menos de un segundo
Se degrada con la carga
Varios segundos
Acceso nativo para agentes
Servidor MCP y SDK
Crear su propio código envolvente
Solo REST en la mayoría
Precio inicial por 1.000
1 USD; menos de 0,50 USD con grandes volúmenes
Coste de proxies e ingeniería
Desde 1 USD
Coste de una llamada fallida
Nunca se factura
Se paga ancho de banda en cualquier caso
Normalmente se factura
Atribución de fuentes
Enlace y editor en cada resultado
Analizar por su cuenta
Variable
Tiempo hasta la primera respuesta fundamentada
Menos de una hora
4–8 semanas
Días
Empiece a fundamentar sus modelos con la API de búsqueda más rápida y económica
Búsqueda estructurada en menos de un segundo desde 1 USD por cada 1.000 solicitudes, que bajan de 0,50 USD con grandes volúmenes, sin facturar solicitudes fallidas. Consulte la referencia completa de endpoints, parámetros y precios.
Se integra en su stack actual
SDK oficiales y nodos verificados para que recopilar posiciones de forma programada sea configuración, no desarrollo.
Python SDK
Node.js SDK
Go SDK
n8n verified node
Make
Pipedream
Activepieces
Dify
MCP server
Webhooks
¿Necesita detalles de implementación? Consulte los detalles del producto o abra la documentación de Google Search API para ver todos los parámetros, el esquema de respuesta y ejemplos de SDK.
Elige el flujo de trabajo de búsqueda que tu equipo necesita
Explora soluciones enfocadas para visibilidad de búsqueda, recuperación con IA, inteligencia comercial, investigación y monitorización. Cada caso de uso conecta los resultados de Google Search API con un resultado de negocio claro.
Monitorización de ranking SEO
Mide la visibilidad de dominios, las páginas posicionadas y la presencia de funciones SERP en grupos de palabras clave, mercados y dispositivos.
SEO local y rankings
Compara rankings locales, fichas de empresa, visibilidad en Google Maps y señales de reseñas en distintas ciudades, regiones y áreas de servicio.
Visibilidad de SEO con IA y GEO
Monitoriza menciones de marca, citas y visibilidad de fuentes en las experiencias de búsqueda generadas por IA y los temas objetivo.
Investigación de productos y mercado
Estudia señales de demanda, alternativas, presencia por categoría y ofertas de la competencia mediante resultados de búsqueda estructurados.
Modelos de IA y RAG
Ofrece a los LLM, agentes y pipelines RAG contexto de búsqueda actual y atribuible para flujos de trabajo de grounding y recuperación.
Seguimiento de ranking de palabras clave
Rastrea las posiciones exactas de palabras clave y su evolución en el tiempo por ubicación, idioma, dispositivo y tipo de resultado.
Monitorización de precios de Shopping
Compara precios públicos de Google Shopping, comercios, valoraciones y visibilidad de productos para categorías seleccionadas.
Monitorización de noticias y medios
Sigue titulares, editores, historias emergentes y cambios en las narrativas públicas en las consultas relevantes.
Datos de viajes
Estructura los resultados de Google Flights y Hotels para investigación de rutas, estancias, destinos y mercados de viajes.
Datos de reclutamiento
Recopila resultados de Google Jobs para monitorizar puestos, empleadores, ubicaciones y demanda del mercado laboral.
Verificación de anuncios
Verifica la visibilidad, la ubicación y los mensajes competitivos de PPC y Ads en las consultas y mercados objetivo.
Investigación académica
Organiza los resultados de Google Scholar, los autores y las fuentes citadas para investigación académica y basada en evidencia.
Análisis de tendencias
Usa las señales de Google Trends para comparar el interés cambiante entre temas, periodos de tiempo y mercados.
Búsqueda de imágenes
Usa los resultados de Google Lens e Images para descubrir coincidencias visuales, fuentes y contenido relacionado.
Monitorización de marca
Rastrea dónde aparece una marca en resultados orgánicos, noticias, shopping y otras superficies SERP.
Preguntas que hacen los equipos antes de comprar
¿Qué API de búsqueda es la más rápida para fundamentar LLM?
¿Cuál es la API de búsqueda más económica para RAG?
¿Puede mi agente invocarla directamente?
¿Los resultados incluyen fuentes que pueda citar?
¿Puedo recuperar más que la primera página?
¿En qué se diferencia del producto AI Scraper?
¿Sigo necesitando mis propios proxies?
¿Ejecuta agentes a gran escala? Obtenga una tarifa personalizada.
Un ingeniero de soluciones evaluará el volumen de consultas, las regiones y los requisitos de latencia y enviará una propuesta de precios, normalmente en un día hábil. Las cargas más pequeñas pueden empezar gratis hoy.