best crm for startups
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knowledge_graph
为 LLM 和 RAG 流程提供实时信息依据的最快搜索 API
为模型提供实时网页结果，补充其训练时记住的信息。结构化搜索响应不到一秒，足以用于智能体循环；每 1,000 次请求 1 美元起，大批量使用时可降至 0.50 美元以下。
无需信用卡 · 无需配置代理 · 查看 Google Search API 文档
- 检索延迟足够低，可在智能体单轮交互内完成
- 返回带来源的标题、链接和摘要，可直接向用户提供引用
- 提供 MCP 服务器，智能体无需编写额外适配代码即可调用
<1 秒
典型响应时间
1 美元/千次
标价，大批量使用时低于 0.50 美元
0
失败请求费用
MCP
智能体可直接调用
哪些团队使用实时搜索为模型提供依据
任何回答当前情况的系统都需要检索层。这些团队更愿意购买服务，而非自行维护。
01
AI 应用开发者
无需微调或等待模型更新，即可提供关于最新事件的回答。
02
RAG 平台团队
在同一数据流程中，为内部文档检索补充公开网页检索。
03
智能体框架开发者
提供响应足够快、数据结构足够清晰的搜索工具，便于模型推理。
04
企业 AI 团队
通过一个统一计费、可审查的接口，让内部 AI 助手访问实时互联网。
05
研究与分析工具团队
在生成内容中引用真实来源，而非要求用户仅凭信任接受模型回答。
为什么获取可靠依据是检索中的难点
大多数基于 LLM 构建产品的团队都会遇到相同的三个限制，而更好的提示词无法解决它们。
问题 01
模型知识停留在数月之前
训练截止时间之后发生的变化，模型要么不知道，要么自信地答错。对于当前情况的问题，不进行检索就生成回答，只是语法流畅的猜测。
输出自信却错误的回答问题 02
检索延迟直接增加用户等待时间
智能体每轮可能发起多次子查询。如果每次耗时三秒，仅搜索步骤就可能超过用户看着光标闪烁时的耐心。
用户在回答中途离开问题 03
维护检索基础设施并非您的产品目标
代理、解析器和拦截处理占用原本应投入核心产品的工程时间，而且每次页面布局变化都需要维护。
研发计划被基础设施维护占据您的模型收到的数据
只需调用一次 scraper.google.search actor，即可获取已结构化的结果，无需在模型读取数据前解析 HTML。
organic_results[]
array
查询结果，按排名排列。
position
integer
排名，可在选择传给模型的内容时作为相关性参考。
title
string
结果标题。
link
string
目标 URL，即向用户展示的引用链接。
snippet
string
描述文本，通常已足以为简短回答提供上下文。
snippet_highlighted_words
array
Google 加粗的词语，是低成本的相关性信号。
source
string
发布者名称，可用于按来源质量设置权重。
knowledge_graph
object
实体摘要及网页结果链接，便于消除歧义。
search_information
object
展示的查询词和结果总数，可用于识别查询是否被改写。
pagination
object
首页信息不足时用于深入检索的分页偏移量。
metadata
object
引擎及已保存的原始 URL，可用于追溯生成回答的依据。
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" } }
完整参数与字段参考
需要完整页面正文而非摘要？可配合 Crawl 和 Web Unlocker 获取被引用页面——查看 API 文档。
如何为模型提供实时信息依据
模型判断需要查询事实
智能体发起搜索工具调用，或 RAG 链在生成前执行检索。两种方式都会转化为一次请求。
我们快速返回结构化结果
IP 获取、指纹处理和验证码处理均在接口背后完成。不到一秒的响应，让检索可在当前轮次内完成，无需长时间等待后才开始回答。
生成带引用的回答
将标题、摘要和链接传入上下文。每项主张都带有 URL，让回答可以核实，而非只能依赖信任。
专为 AI 应用团队、RAG 平台和智能体开发者打造
同类产品中最快的响应
智能体每轮有多次子查询，每个会话有多轮交互，延迟影响会成倍放大。不到一秒的检索，决定了模型可以自由使用工具，还是您必须限制其调用次数。
under 1s
typical vendor window
request
unblock
parse
智能体可直接调用
提供 MCP 服务器和官方 SDK，让 Claude Code、Cursor 及基于框架的智能体无需中间适配代码即可调用搜索。
智能体接入
MCP 服务器
Python / Node / Go SDK
n8n 官方验证节点
webhook 推送
可引用来源的回答
每条结果都包含 URL 和发布者名称，让生成回答可以展示来源。这通常决定了内部演示能否成为企业愿意部署的产品。
引用字段
organic_results[].link
organic_results[].source
knowledge_graph{}
metadata.rawUrl
按使用量计费，而非按席位计费
智能体流量集中爆发且难以预测。按成功请求计费，让低流量周成本更低，流量高峰也不会超出套餐档位限制。
价格
1.00 美元 / 1,000 次请求
大批量使用时低于 0.50 美元
失败请求不计费
适配智能体与 RAG 工作负载的套餐
智能体流量本就难以预测，因此按请求计费比按席位计费更合适。每 1,000 次成功请求 1 美元起，随使用量增长费率逐步降低。
最受欢迎
商业版
$0/月
→ $0.00/千次请求支付 $0 后，按实际用量计费并享受 0% 的优惠。适合服务机构和平台的常见工作负载。
定制版
定制版
大批量使用时低于 0.50 美元/千次提供批量优惠、专属并发资源和指定解决方案工程师。
为 LLM 提供实时信息依据的搜索 API 对比
添加检索能力的团队，通常在自建系统、使用面向 AI 的搜索 API 和使用面向 SEO 的搜索 API 之间选择。
Scrapeless Google Search API
内部自建
常见搜索 API
典型响应时间
不到一秒
高负载时性能下降
数秒
智能体原生接入
MCP 服务器与 SDK
自行编写适配层
多数仅支持 REST
每千次请求起步价
1.00 美元，大批量使用时低于 0.50 美元
代理与研发成本
1.00 美元起
失败调用的成本
不计费
无论成功与否均消耗付费带宽
通常计费
来源标注
每条结果均带链接和发布者
自行解析
不固定
生成首个有来源依据的回答所需时间
不到一小时
4–8 周
数天
通过速度最快、成本最低的搜索 API 为模型提供实时信息依据
结构化搜索响应时间不到一秒，每 1,000 次请求 1 美元起，大批量使用时可降至 0.50 美元以下，失败请求不计费。查看完整接口参考、参数列表和价格。
轻松接入现有技术栈
提供官方 SDK 和已验证节点，让定时采集排名只需配置，无需从头开发。
Python SDK
Node.js SDK
Go SDK
n8n verified node
Make
Pipedream
Activepieces
Dify
MCP server
Webhooks
需要实现细节？查看产品详情或打开 Google Search API 文档，了解完整参数列表、响应结构和 SDK 示例。
选择团队所需的搜索工作流
探索面向搜索可见性、AI 检索、商业情报、研究和监控的专项解决方案。每个使用场景都将 Google Search API 结果与清晰的业务成果相连接。
SEO 排名监控
跨关键词组、市场和设备衡量域名可见性、排名页面和 SERP 特性呈现。
本地 SEO 与排名
跨城市、区域和服务范围对比本地排名、商家列表、Maps 可见性和评价信号。
AI SEO 与 GEO 可见性
在 AI 生成的搜索体验和目标主题中监控品牌提及、引用和来源可见性。
产品与市场研究
通过结构化的搜索结果研究需求信号、替代品、品类呈现和竞品供给。
AI 模型与 RAG
为 LLM、智能体和 RAG 流水线提供当前、可溯源的搜索上下文，用于内容锚定与检索工作流。
关键词排名追踪
按地区、语言、设备和结果类型追踪精确的关键词排名及其随时间的变化。
购物价格监控
针对选定品类，对比公开的 Google Shopping 价格、商家、评分和商品可见性。
新闻与媒体监控
跨相关查询追踪头条、发布方、新兴报道以及公众叙事的变化。
旅行数据
将 Google Flights 和 Hotels 结果结构化，用于航线、住宿、目的地和旅行市场研究。
招聘数据
采集 Google Jobs 结果，监控职位、雇主、地点和劳动力市场需求。
广告验证
跨目标查询和市场验证 PPC 与 Ads 的可见性、投放位置和竞争性文案。
学术研究
整理 Google Scholar 结果、作者和引用来源，用于学术和循证研究。
趋势分析
利用 Google Trends 信号，跨主题、时间段和市场对比兴趣变化。
图片搜索
利用 Google Lens 和 Images 结果发现视觉匹配、来源和相关内容。
品牌监控
追踪品牌在自然结果、新闻、购物和其他 SERP 版面中的出现位置。