LLM और RAG प्रक्रियाओं को स्रोत-आधारित बनाने के लिए सबसे तेज़ खोज API

मॉडल को केवल प्रशिक्षण की यादों के बजाय लाइव वेब परिणाम दें। संरचित खोज एक सेकंड से कम में, एजेंट लूप के भीतर उपयोग के लिए पर्याप्त तेज़। प्रति 1,000 अनुरोध 1 अमेरिकी डॉलर से शुरू, अधिक मात्रा में 0.50 डॉलर से कम।

क्रेडिट कार्ड की ज़रूरत नहीं · प्रॉक्सी सेटअप की ज़रूरत नहीं · Google Search API के दस्तावेज़ देखें

जानकारी प्राप्त करने में इतनी कम देरी कि एजेंट के एक ही टर्न में काम हो जाए
शीर्षक, लिंक और स्निपेट स्रोतों सहित, उपयोगकर्ता को उद्धरण देने के लिए तैयार
MCP सर्वर के रूप में उपलब्ध, ताकि एजेंट बिना अलग एकीकरण कोड के कॉल कर सकें

1 सेकंड से कम

सामान्य जवाब समय

1 अमेरिकी डॉलर/1,000

सूची मूल्य, अधिक मात्रा में 0.50 डॉलर से कम

असफल अनुरोधों का शुल्क

MCP

एजेंट सीधे कॉल कर सकते हैं

लाइव खोज से मॉडल को स्रोत-आधारित जानकारी कौन देता है

वर्तमान के प्रश्नों का उत्तर देने वाली हर प्रणाली को जानकारी प्राप्त करने की परत चाहिए। ये टीमें इसे खुद चलाने की जगह खरीदना पसंद करती हैं।

AI ऐप बनाने वाली टीमें

फ़ाइन-ट्यूनिंग या मॉडल अपडेट का इंतज़ार किए बिना वर्तमान घटनाओं के उत्तर दें।

RAG प्लेटफ़ॉर्म टीमें

उसी पाइपलाइन में आंतरिक दस्तावेज़ों के साथ सार्वजनिक वेब से जानकारी प्राप्त करना जोड़ें।

एजेंट फ़्रेमवर्क डेवलपर

ऐसा खोज टूल दें जो मॉडल के तर्क के लिए पर्याप्त तेज़ और संरचित परिणाम लौटाए।

एंटरप्राइज़ AI टीमें

एक बिल वाले, ऑडिट योग्य एंडपॉइंट से आंतरिक कोपायलट को लाइव वेब की पहुँच दें।

शोध और विश्लेषण टूल

उपयोगकर्ताओं से मॉडल पर भरोसा माँगने की जगह जनरेट किए गए आउटपुट में वास्तविक स्रोत दें।

स्रोत-आधारित जानकारी प्राप्त करना कठिन हिस्सा क्यों है

LLM पर काम करने वाली अधिकांश टीमों को वही तीन सीमाएँ मिलती हैं और बेहतर प्रॉम्प्ट उनमें से किसी को हल नहीं करता।

समस्या 01

मॉडल का ज्ञान महीनों पहले रुक गया

ट्रेनिंग की अंतिम तारीख के बाद बदली जानकारी या तो गायब होती है या पूरे विश्वास के साथ गलत होती है। वर्तमान के प्रश्नों में जानकारी प्राप्त किए बिना जनरेशन अच्छे व्याकरण वाला अनुमान है।

पूरे विश्वास के साथ गलत उत्तर उपयोगकर्ताओं तक पहुँचते हैं

समस्या 02

जानकारी प्राप्त करने की देरी उपयोगकर्ता के इंतज़ार में जुड़ती है

एक एजेंट हर चरण में कई उप-क्वेरी भेज सकता है। प्रत्येक में तीन सेकंड लगें तो केवल खोज ही चमकते कर्सर को देख रहे व्यक्ति का धैर्य समाप्त कर देती है।

उपयोगकर्ता उत्तर के बीच में छोड़ देते हैं

समस्या 03

रिट्रीवल स्टैक चलाना आपका उत्पाद नहीं है

प्रॉक्सी, पार्सर और ब्लॉक हैंडलिंग वह इंजीनियरिंग समय लेते हैं जो आपके असली उत्पाद पर जाना था। हर लेआउट बदलाव पर उन्हें फिर ध्यान चाहिए।

उत्पाद रोडमैप बुनियादी ढाँचे में खर्च हो जाता है

आपके मॉडल को मिलने वाला डेटा

scraper.google.search actor को एक बार कॉल करने पर पहले से संरचित परिणाम मिलते हैं, इसलिए मॉडल तक पहुँचने से पहले आपकी पाइपलाइन को HTML पार्स नहीं करना पड़ता।

organic_results[]

array

क्वेरी के रैंक किए गए परिणाम।

position

integer

रैंक, मॉडल को देने वाली जानकारी चुनते समय प्रासंगिकता का प्रारंभिक संकेतक।

title

string

परिणाम का शीर्षक।

link

string

गंतव्य URL — उपयोगकर्ता को दिखाया जाने वाला स्रोत संदर्भ।

snippet

string

विवरण टेक्स्ट, जो अक्सर छोटे उत्तर के लिए अपने आप में पर्याप्त संदर्भ देता है।

snippet_highlighted_words

array

Google द्वारा बोल्ड किए गए शब्द, प्रासंगिकता का किफ़ायती संकेत।

source

string

प्रकाशक का नाम, स्रोत की गुणवत्ता के अनुसार महत्व तय करने में उपयोगी।

knowledge_graph

object

एंटिटी का सार और वेब परिणाम लिंक, अस्पष्टता दूर करने में उपयोगी।

search_information

object

दिखाई गई क्वेरी और कुल परिणाम — बताते हैं कि क्वेरी कब बदली गई।

pagination

object

पहला पेज पर्याप्त न होने पर और जानकारी प्राप्त करने के लिए ऑफ़सेट।

metadata

object

इंजन और सहेजा गया मूल URL, जनरेट किए गए उत्तरों के ऑडिट रिकॉर्ड के लिए उपयोगी।

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" } }

पैरामीटर और फ़ील्ड का पूरा संदर्भ

स्निपेट की जगह पेज की पूरी सामग्री चाहिए? संदर्भित पेज पाने के लिए इसे Crawl और Web Unlocker के साथ इस्तेमाल करें — API दस्तावेज़ देखें।

स्रोत-आधारित उत्तर व्यवहार में कैसे काम करते हैं

मॉडल तय करता है कि उसे तथ्य चाहिए

आपका एजेंट खोज टूल कॉल करता है या RAG चेन जनरेशन से पहले जानकारी प्राप्त करती है। दोनों में एक अनुरोध होता है।

हम संरचित परिणाम तेज़ी से लौटाते हैं

IP स्रोत, फ़िंगरप्रिंट और CAPTCHA हैंडलिंग एंडपॉइंट के पीछे हैं। एक सेकंड से कम के रिस्पॉन्स जानकारी प्राप्त करने को उसी चरण में रखते हैं, उससे पहले लंबा इंतज़ार नहीं बनाते।

संदर्भों के साथ उत्तर बनाएँ

शीर्षक, स्निपेट और लिंक संदर्भ में दें। हर दावे के साथ URL होने के कारण उत्तर को जाँचा जा सकता है, केवल भरोसा नहीं करना पड़ता।

AI ऐप टीमों, RAG प्लेटफ़ॉर्म और एजेंट डेवलपर के लिए बनाया गया

श्रेणी का सबसे तेज़ रिस्पॉन्स

एजेंट लूप में देरी कई गुना होती है: हर चरण में कई उप-क्वेरी और हर सत्र में कई चरण। एक सेकंड से कम में जानकारी मिलना खुलकर इस्तेमाल होने वाले टूल और सीमित करने पड़ने वाले टूल का अंतर है।

under 1s

typical vendor window

request

unblock

parse

एजेंट सीधे कॉल कर सकते हैं

MCP सर्वर और आधिकारिक SDK के रूप में उपलब्ध, ताकि Claude Code, Cursor और फ़्रेमवर्क आधारित एजेंट बीच में रैपर कोड के बिना खोज कॉल कर सकें।

एजेंट की पहुँच

MCP सर्वर

Python / Node / Go SDK

n8n सत्यापित नोड

वेबहुक डिलीवरी

संदर्भ दिए जा सकने वाले उत्तर

हर परिणाम में URL और प्रकाशक का नाम होता है, इसलिए जनरेट किए गए उत्तर अपने स्रोत दिखा सकते हैं। यही अक्सर आंतरिक डेमो को कंपनी में तैनात होने योग्य बनाता है।

संदर्भ फ़ील्ड

organic_results[].link

organic_results[].source

knowledge_graph{}

metadata.rawUrl

उपयोग पर बिलिंग, सीटों पर नहीं

एजेंट ट्रैफ़िक अचानक बढ़ता है और उसका अनुमान कठिन है। प्रति सफल अनुरोध कीमत से शांत सप्ताह की लागत कम होती है और अचानक बढ़ी मात्रा किसी प्लान सीमा को नहीं तोड़ती।

कीमत

1 अमेरिकी डॉलर / 1,000 अनुरोध

बड़ी मात्रा पर 0.50 डॉलर से कम

विफल अनुरोधों का बिल नहीं

एजेंट और RAG वर्कलोड के लिए बनाए गए प्लान

एजेंट ट्रैफ़िक का अनुमान स्वभावतः कठिन है, इसलिए प्रति अनुरोध कीमत सीट आधारित कीमत से बेहतर है। प्रति 1,000 सफल अनुरोध 1 अमेरिकी डॉलर से शुरू करें और उपयोग बढ़ने पर दर घटाएँ।

बेसिक

$0.00/1,000

जितना उपयोग, उतना भुगतान

कोई प्रतिबद्धता नहीं। सूची दरों पर उपयोग आधारित कीमत।

सबसे लोकप्रिय

बिज़नेस

$0/माह

→ $0.00/1,000 अनुरोध

$0, फिर 0% की छूट पर उपयोग आधारित कीमत। एजेंसी और प्लेटफ़ॉर्म वर्कलोड के लिए सबसे आम।

कस्टम

बड़ी मात्रा पर 0.50 डॉलर/1,000 से कम

बड़ी मात्रा की दरें, समर्पित समवर्ती क्षमता और नियुक्त सॉल्यूशंस इंजीनियर।

Google Search API उत्पाद पेज पर सभी प्लान और पूरी कीमत तालिका देखें

LLM के स्रोत-आधारित उत्तरों के लिए खोज API की तुलना

जानकारी प्राप्त करने की क्षमता जोड़ने वाली टीमें आम तौर पर खुद बनाने, AI के लिए बने खोज API और SEO के लिए बने API के बीच चुनती हैं।

Scrapeless Google Search API

इन-हाउस बनाएँ

सामान्य खोज API

सामान्य जवाब समय

एक सेकंड से कम

लोड बढ़ने पर प्रदर्शन घटता है

कई सेकंड

एजेंट के लिए सीधे उपलब्ध पहुँच

MCP सर्वर और SDK

अपना रैपर लिखें

अधिकांश में केवल REST

प्रति 1,000 शुरुआती कीमत

1 अमेरिकी डॉलर, बड़ी मात्रा पर 0.50 डॉलर से कम

प्रॉक्सी और इंजीनियरिंग लागत

1 अमेरिकी डॉलर और उससे अधिक

विफल कॉल की लागत

कभी बिल नहीं लगता

हर स्थिति में बैंडविड्थ की लागत

आम तौर पर बिल लगता है

स्रोत का श्रेय

हर परिणाम में लिंक और प्रकाशक

खुद पार्स करें

अलग-अलग

पहला स्रोत-आधारित उत्तर मिलने का समय

एक घंटे से कम

4–8 सप्ताह

दिन

सबसे तेज़, सबसे कम लागत वाले खोज API से अपने मॉडल को स्रोत-आधारित बनाएँ

प्रति 1,000 अनुरोध 1 अमेरिकी डॉलर से एक सेकंड से कम में संरचित खोज, बड़ी मात्रा पर 0.50 डॉलर से कम और विफल अनुरोधों का कोई बिल नहीं। पूरा एंडपॉइंट संदर्भ, पैरामीटर सूची और कीमतें देखें।

उत्पाद पेज देखें

आपके मौजूदा स्टैक में आसानी से जुड़ता है

आधिकारिक SDK और सत्यापित नोड के साथ नियमित रैंक संग्रह कोड बनाने की जगह कॉन्फ़िगरेशन का काम बन जाता है।

Python SDK

Node.js SDK

Go SDK

n8n verified node

Make

Pipedream

Activepieces

Dify

MCP server

Webhooks

इम्प्लीमेंटेशन विवरण चाहिए? पूरी पैरामीटर सूची, रिस्पॉन्स स्कीमा और SDK उदाहरणों के लिए उत्पाद विवरण देखें या Google Search API दस्तावेज़ खोलें।

वह खोज वर्कफ़्लो चुनें जिसकी आपकी टीम को ज़रूरत है

खोज दृश्यता, AI पुनर्प्राप्ति, वाणिज्य बुद्धिमत्ता, अनुसंधान और निगरानी के लिए केंद्रित समाधान एक्सप्लोर करें। प्रत्येक उपयोग मामला Google Search API परिणामों को एक स्पष्ट व्यावसायिक परिणाम से जोड़ता है।

SEO रैंक निगरानी

कीवर्ड समूहों, बाज़ारों और डिवाइसों में डोमेन दृश्यता, रैंकिंग पेज और SERP फ़ीचर उपस्थिति को मापें।

SEO निगरानी एक्सप्लोर करें

स्थानीय SEO और रैंकिंग

शहरों, क्षेत्रों और सेवा क्षेत्रों में स्थानीय रैंकिंग, व्यावसायिक लिस्टिंग, Maps दृश्यता और समीक्षा संकेतों की तुलना करें।

स्थानीय SEO एक्सप्लोर करें

AI SEO और GEO दृश्यता

AI-जनित खोज अनुभवों और लक्षित विषयों में ब्रांड उल्लेख, उद्धरण और स्रोत दृश्यता की निगरानी करें।

AI SEO और GEO एक्सप्लोर करें

उत्पाद और बाज़ार अनुसंधान

संरचित खोज परिणामों के माध्यम से माँग संकेतों, विकल्पों, श्रेणी उपस्थिति और प्रतिस्पर्धी प्रस्तावों का अध्ययन करें।

उत्पाद अनुसंधान एक्सप्लोर करें आप यहाँ हैं

AI मॉडल और RAG

LLMs, एजेंटों और RAG पाइपलाइनों को ग्राउंडिंग और पुनर्प्राप्ति वर्कफ़्लो के लिए वर्तमान, श्रेय-योग्य खोज संदर्भ दें।

AI मॉडल वर्कफ़्लो एक्सप्लोर करें

कीवर्ड रैंक ट्रैकिंग

स्थान, भाषा, डिवाइस और परिणाम प्रकार के अनुसार समय के साथ सटीक कीवर्ड स्थिति और गतिविधि को ट्रैक करें।

रैंक ट्रैकिंग एक्सप्लोर करें

शॉपिंग मूल्य निगरानी

चयनित श्रेणियों के लिए सार्वजनिक Google Shopping कीमतों, विक्रेताओं, रेटिंग और उत्पाद दृश्यता की तुलना करें।

मूल्य निगरानी एक्सप्लोर करें

समाचार और मीडिया निगरानी

प्रासंगिक क्वेरी में सुर्खियों, प्रकाशकों, उभरती कहानियों और सार्वजनिक विमर्श में बदलावों का अनुसरण करें।

समाचार निगरानी एक्सप्लोर करें

यात्रा डेटा

मार्ग, ठहराव, गंतव्य और यात्रा-बाज़ार अनुसंधान के लिए Google Flights और Hotels परिणामों को संरचित करें।

यात्रा डेटा एक्सप्लोर करें

भर्ती डेटा

भूमिकाओं, नियोक्ताओं, स्थानों और श्रम-बाज़ार माँग की निगरानी के लिए Google Jobs परिणाम एकत्र करें।

भर्ती डेटा एक्सप्लोर करें

विज्ञापन सत्यापन

लक्षित क्वेरी और बाज़ारों में PPC और Ads दृश्यता, प्लेसमेंट और प्रतिस्पर्धी संदेश को सत्यापित करें।

विज्ञापन सत्यापन एक्सप्लोर करें

शैक्षणिक अनुसंधान

शैक्षणिक और साक्ष्य-आधारित अनुसंधान के लिए Google Scholar परिणामों, लेखकों और उद्धृत स्रोतों को व्यवस्थित करें।

शैक्षणिक अनुसंधान एक्सप्लोर करें

रुझान विश्लेषण

विषयों, समयावधियों और बाज़ारों में बदलती रुचि की तुलना करने के लिए Google Trends संकेतों का उपयोग करें।

रुझान विश्लेषण एक्सप्लोर करें

छवि खोज

दृश्य मिलान, स्रोत और संबंधित सामग्री खोजने के लिए Google Lens और Images परिणामों का उपयोग करें।

छवि खोज एक्सप्लोर करें

ब्रांड निगरानी

ट्रैक करें कि एक ब्रांड ऑर्गैनिक परिणामों, समाचार, शॉपिंग और अन्य SERP सतहों पर कहाँ दिखता है।

ब्रांड निगरानी एक्सप्लोर करें

Google Search API विनिर्देश और मूल्य निर्धारण चाहिए?

Product पेज पर समर्थित Google API श्रेणियाँ, संरचित प्रतिक्रिया उदाहरण, एकीकरण चरण और मूल्य निर्धारण की समीक्षा करें।

खरीदने से पहले पूछे जाने वाले सवाल

LLM को स्रोत-आधारित बनाने के लिए सबसे तेज़ खोज API कौन सी है?

Scrapeless अधिकांश अनुरोध एक सेकंड से कम में लौटाता है। एजेंट लूप में यह बैच से ज़्यादा अहम है, क्योंकि एक उपयोगकर्ता टर्न में कई उप-क्वेरी चल सकती हैं और देरी का असर कई गुना होता है।

RAG के लिए सबसे सस्ती खोज API कौन सी है?

सूची मूल्य के बजाय हर सफल अनुरोध की वास्तविक लागत देखें। Scrapeless की दर प्रति 1,000 अनुरोध 1 अमेरिकी डॉलर है, अधिक मात्रा में 0.50 डॉलर से कम, और असफल कॉल का शुल्क नहीं लगता। यह बार-बार कोशिश वाले एजेंट ट्रैफ़िक के अनुकूल है।

क्या मेरा एजेंट सीधे इसे कॉल कर सकता है?

हाँ। Scrapeless Python, Node.js और Go SDK के साथ MCP सर्वर देता है। MCP क्लाइंट और फ़्रेमवर्क-आधारित एजेंट बिना अलग एकीकरण कोड के खोज कॉल कर सकते हैं।

क्या परिणामों में उद्धृत करने योग्य स्रोत हैं?

हाँ। हर ऑर्गेनिक परिणाम में लिंक और प्रकाशक नाम होता है, और metadata.rawUrl स्रोत पेज सहेजता है। इससे बनाए गए जवाब में उद्धरण दिखाना और बाद में उनकी जाँच करना संभव है।

क्या पहले पेज से ज़्यादा परिणाम ले सकता हूँ?

हाँ। start से पेज बदलें और num से संख्या तय करें, ताकि पहला पेज अपर्याप्त हो तो जानकारी और गहराई से ली जा सके।

यह AI Scraper से कैसे अलग है?

यह पेज अपने मॉडल को Google परिणामों से स्रोत-आधारित बनाने पर है। AI Scraper दूसरे AI सहायकों के जवाब पढ़ता है। अगर यही चाहिए तो AI SEO / GEO दृश्यता देखें।

क्या मुझे अपने प्रॉक्सी चाहिए?

नहीं। IP उपलब्ध कराना और बदलना, फ़िंगरप्रिंट और CAPTCHA संभालना एंडपॉइंट के पीछे होता है, 195 देशों और क्षेत्रों में।

बड़े पैमाने पर एजेंट चलाने हैं? विशेष दर पाएँ।

समाधान इंजीनियर क्वेरी की मात्रा, क्षेत्र और देरी संबंधी ज़रूरतों का आकलन करके आम तौर पर एक कार्यदिवस में विशेष कीमत भेजेगा। छोटे कार्यभार आज ही मुफ़्त शुरू कर सकते हैं।

API आज़माएँ

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