Websuche-API für KI-Agenten
Ein Echtzeit-Websuche-Endpunkt, gebaut für LLM-Tool-Calling. Vorhersagbare JSON-Ausgabe, Länder- und Datumsfilter und Credit-Abrechnung pro Aufruf — andockbar an OpenAI-Function-Calling, Claude-Tool-Use oder beliebige Agenten-Frameworks.
Was ist Websuche-API?
Durchsuche das öffentliche Web in Echtzeit. Liefert die relevantesten Seiten mit aufbereiteten Snippets bereit für nachgelagerte LLMs.
- Endpoint
- POST /api/search/web
- Authentifizierung
- API-Key · x-api-key-Header
- Kosten
- 15 Credits / Aufruf
- Rate-Limit
- 60 Anf./Min.
- Antwort
- Strukturiertes JSON
Websuche live testen
Gib deinen API-Key ein und führe eine echte Anfrage gegen den Live-Endpunkt aus.
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Integrationsleitfaden
Snippet kopieren, deinen API-Key einsetzen, ausführen. Funktioniert in jedem HTTP-Client — Beispiele unten in cURL, JavaScript und Python.
/api/search/webhttps://www.apipick.comDurchsuche das öffentliche Web in Echtzeit. Liefert die relevantesten Seiten mit aufbereiteten Snippets bereit für nachgelagerte LLMs.
querystringerforderlichNatural-language search query
max_num_resultsintegeroptional1–5, default 5
relevance_thresholdnumberoptional0.0–1.0 quality filter
country_codestringoptionalISO country code (e.g. US, GB)
start_datestringoptionalISO date YYYY-MM-DD
end_datestringoptionalISO date YYYY-MM-DD
curl -X POST "https://www.apipick.com/api/search/web" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-d '{
"query": "latest developments in quantum computing",
"max_num_results": 5,
"country_code": "US",
"start_date": "2026-01-01"
}'{
"query": "latest developments in quantum computing",
"results": [
{
"title": "Example result",
"url": "https://example.com/article",
"snippet": "Short excerpt of the page content…",
"source_type": "web",
"published_at": "2026-04-15",
"score": 0.92
}
],
"result_count": 1,
"credits_used": 15,
"remaining_credits": 99
}Rate-Limits
Die Drosselung erfolgt pro API-Key, gleitendes 60-Sekunden-Fenster. Beim Erreichen des Limits bekommst du ein sauberes 429 mit Retry-After-Header.
60req/min
Pro API-Key, pro Endpunkt. Gleitendes 60-Sekunden-Fenster.
3concurrent
Maximale gleichzeitige laufende Anfragen pro API-Key.
X-RateLimit-LimitMaximal zulässige Anfragen pro MinuteX-RateLimit-RemainingVerbleibende Anfragen im aktuellen FensterX-RateLimit-ResetSekunden bis zum Zurücksetzen des aktuellen FenstersRetry-AfterSekunden Wartezeit vor erneutem Versuch (nur bei 429)HTTP/1.1 429 Too Many Requests
Retry-After: 12
X-RateLimit-Limit: 60
X-RateLimit-Remaining: 0
X-RateLimit-Reset: 12
{
"error": "rate_limit_exceeded",
"message": "Rate limit exceeded: 60 requests/minute per API key. Retry after 12s.",
"retry_after": 12
}Häufig gestellte Fragen
Was ist anders als bei Google- oder Bing-Such-APIs?
Antworten sind für LLM-Konsum vorformatiert: kurze Snippets (kein Boilerplate), strukturiertes JSON und ein Relevanz-Score. Kein separater Scrape-and-Clean-Schritt nötig, bevor Ergebnisse in ein Modell fließen.
Wie werden Ergebnisse geordnet?
Ergebnisse werden über semantische Embeddings statt Keyword-Match geordnet, sodass ähnliche Bedeutungen nah beieinanderliegen, auch wenn der Wortlaut variiert. Du kannst zudem relevance_threshold (0.0–1.0) übergeben, um schwache Ergebnisse zu verwerfen.
Kann ich auf ein bestimmtes Land oder Datum begrenzen?
Ja. Übergib country_code (ISO 3166-1 alpha-2, z. B. US, JP) und/oder start_date / end_date im Format YYYY-MM-DD.
Wie funktionieren Credits bei fehlgeschlagenen Aufrufen?
Bei Fehlschlägen (5xx oder ungültige Anfrage) werden keine Credits abgezogen. Du zahlst nur für erfolgreiche 2xx-Antworten.
Gibt es ein Tool-Schema für OpenAI-Function-Calling?
Ja. GET /api/search/web/tool-schema liefert fertige OpenAI-Function- und Claude-Tool-Use-Definitionen zum Einfügen.
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Durchsuche NCBI Gene, dbSNP, ClinVar, dbVar, MedGen und GTR nach Genen, Varianten und klinischer Signifikanz. Gebaut für KI-gestützte Genomik- und Varianteninterpretations-Recherche.
Durchsuche NCBI Nucleotide, Protein, Genome, Assembly, CDD und Structure nach Sequenzen, Assemblies und Proteindomänen. Gebaut für KI-gestützte Bioinformatik.
Durchsuche NCBI SRA, GEO, BioSample, BioProject, dbGaP und Taxonomy nach Sequenzierungsläufen, Expressions-Datensätzen und Organismus-Daten. Gebaut für die KI-gestützte Entdeckung von Omics-Daten.
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