# KI-Such-API für LLMs: die Ergebnisse und die Seiten dahinter

> KI-Such-API für LLMs und Agenten: ein Aufruf liefert gerankte Web-Ergebnisse und Top-Seiten als Markdown, ab 1,20 $/1K Suchanfragen.

- URL: https://llmwebsearch.com/de/ai-search-api/
- Zuletzt aktualisiert: 2026-10-22
- Herausgeber: LLMWebSearch (https://llmwebsearch.com)

Eine Such-API, gebaut für Modelle, nicht für Menschen. Ein Aufruf führt eine Live-Websuche aus, liest die Top-Seiten und gibt ihren Text als Markdown zurück, bereit zum Einfügen in einen Prompt. Ohne KYC — kein Ausweis, kein Selfie, keine Dokumente. Mit Krypto bezahlen.

**Kurze Antwort — Wie gebe ich einem LLM am besten eine Live-Websuche?**

Geben Sie ihm eine Such-API, die Quellen liefert, die es lesen kann. **LLMWebSearch** ist eine KI-Such-API für LLMs: ein Aufruf führt eine Live-Websuche aus und gibt bis zu 20 gerankte Ergebnisse zurück, mit den Top-3-Seiten als Markdown. Stand Oktober 2026 kostet sie 9,25 $ für 5.000 Suchen und 1,20 $/1K Suchanfragen bei 1 Million. Ohne KYC; mit Krypto bezahlen.

## Die KI-Such-API in Kürze

| Attribut | Wert |
| --- | --- |
| Endpoint | `POST https://llmwebsearch.com/api/v1/search` (GET funktioniert ebenfalls, mit denselben Namen) |
| Eingabe | `q`, plus optional `max_results`, `read`, `format`, `max_chars`, `topic`, `time_range`, `country`, `language`, `include_domains`, `exclude_domains` |
| Ausgabe | Jedes Ergebnis enthält seine Position, den Titel, die URL, den Host, den Snippet und, wenn es gelesen wurde, den Hauptinhalt der Seite als Markdown oder reinen Text mit Wortanzahl und, falls bekannt, dem Veröffentlichungsdatum |
| Ergebnisse | Die Ergebnisse stammen aus einer Live-Websuche, die im Moment Ihres Aufrufs ausgeführt wird, in der Reihenfolge, in der die Suchmaschine sie rankt; nichts wird aus einem alten Index geliefert |
| Preis | Ein Credit bezahlt eine Suchanfrage: bis zu 20 gerankte Ergebnisse, wobei die Seiten der ersten 3 gelesen und als Markdown zurückgegeben werden. Werden 4 bis 10 Seiten gelesen, sind es 2 Credits. Ein Aufruf, der mit einem Fehler endet, kostet nichts |
| Antwort | Die API liefert Quellen, keine geschriebene Antwort: Ihr eigenes Modell liest die Seiten, schreibt die Antwort und zitiert die URLs |
| Seitenzugriff | Unser Reader respektiert robots.txt: Er stellt sich als LLMWebSearch vor, befolgt die Regeln, die eine Website für ihn oder für alle Roboter schreibt, und lässt den Inhalt jeder Seite aus, die er nicht lesen darf |

## Warum brauchen Modelle mehr als eine Liste von Links?

Eine Liste von Links sagt einem Modell, wo es nachsehen soll, nicht, was dort steht. Ein Snippet von 150 Zeichen enthält selten das Datum, die Zahl oder den Schritt, nach dem der Nutzer gefragt hat. Deshalb folgt bei den meisten Agenten auf eine Suche ein zweites Tool, das jede Seite abruft, bereinigt und zuschneidet.

LLMWebSearch fasst diese Schritte in einem Aufruf zusammen. Die Top-Seiten kommen als Markdown zurück, mit entfernten Navigationselementen, Anzeigen und Cookie-Bannern, und jede trägt einen `word_count`. Ihr Agent verwendet seine Tokens auf Inhalt, und Sie zahlen für einen Aufruf statt für vier.

## Wie sieht eine Antwort aus?

Jedes Ergebnis hat seine Position, den Titel, die URL, den Host und einen Snippet. Die ersten `read` Ergebnisse tragen außerdem `content` und `word_count`, plus `published_at`, wenn die Seite oder die Suchmaschine ein Datum liefert. Ein Feld `content_status` sagt, was mit jeder Seite geschehen ist: `ok`, `not_requested`, `blocked_by_robots`, `blocked_by_site_policy`, `target_refused`, `fetch_failed` oder `fetch_timeout`. Die Werte unten sind beispielhaft.

*Antwort (gekürzt)*

```json
{
  "query": "rotate api key without downtime",
  "created_at": "2026-10-22T09:14:03Z",
  "credits_used": 1,
  "results": [
    {
      "position": 1,
      "title": "Rotating API keys",
      "url": "https://docs.example.com/keys/rotation",
      "host": "docs.example.com",
      "snippet": "Create a second key, deploy it, then revoke the first one.",
      "published_at": "2026-09-12",
      "content_status": "ok",
      "content": "# Rotating API keys\n\n## Zero-downtime rotation\n\n1. Create a second key\n2. Deploy it to every service\n3. Revoke the old key",
      "word_count": 812
    },
    {
      "position": 2,
      "title": "A key rotation checklist for production",
      "url": "https://blog.example.org/key-rotation",
      "host": "blog.example.org",
      "snippet": "Keep two keys active while services switch over.",
      "content_status": "blocked_by_robots"
    }
  ]
}
```

## Wie rufe ich sie aus meinem Code auf?

Senden Sie die Suchanfrage als JSON mit Ihrem API-Schlüssel als Bearer-Token. Das Python-Beispiel unten fragt 5 Ergebnisse an und liest die Top 3, begrenzt auf je 4.000 Zeichen. Der [Schnellstart](https://llmwebsearch.com/de/docs/) hat denselben Aufruf in Node.js und curl.

*Python*

```python
import os
import requests

resp = requests.post(
    "https://llmwebsearch.com/api/v1/search",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['LLMWEBSEARCH_API_KEY']}"},
    json={"q": "rotate api key without downtime", "max_results": 5, "read": 3, "max_chars": 4000},
    timeout=60,
)
resp.raise_for_status()
for r in resp.json()["results"]:
    print(r["position"], r["title"], r["url"], r["content_status"])
```

## Welche Filter kann ein Agent nutzen?

Wählen Sie Land und Sprache der Ergebnisse, einen Zeitraum (letzter Tag, Woche, Monat oder Jahr), Web- oder News-Ergebnisse sowie Domains, die ein- oder ausgeschlossen werden sollen.

- `time_range`: `day`, `week`, `month` oder `year`, für Fragen zu aktuellen Ereignissen.
- `topic`: `news` liefert Artikel mit ihren Daten; siehe die [News-Such-API](https://llmwebsearch.com/de/news-search-api/).
- `include_domains` und `exclude_domains`: je bis zu 20, um auf offizieller Dokumentation zu bleiben oder eine störende Seite auszublenden.
- `country` und `language`: der Markt, dessen Ergebnisse Sie wollen, etwa `de` und `de`.
- `max_chars`: der maximale Text, den Sie pro Seite wollen, von 500 bis 50.000 Zeichen.

## Wie viele Seiten sollte ein Agent pro Suche lesen?

Drei sind ein guter Standard, und das deckt ein Credit ab. Die meisten Faktenfragen klären sich mit den ersten Seiten, und drei Quellen lassen das Modell eine Zahl gegenprüfen. Erhöhen Sie `read` auf 5 oder 10 bei Recherchefragen, bei denen die Quellen nicht übereinstimmen; diese Suche kostet 2 Credits.

Setzen Sie `read` auf 0, wenn der Agent nur Links braucht, etwa um zu wählen, welche URL er als Nächstes öffnet. Rufen Sie dann [`/extract`](https://llmwebsearch.com/de/docs/extract/) für die URLs auf, die er gewählt hat.

## Was passiert mit Seiten, die eine Website nicht gelesen haben möchte?

Sie kommen als Ergebnisse ohne Inhalt zurück. Unser Reader respektiert robots.txt: Er stellt sich als LLMWebSearch vor, befolgt die Regeln, die eine Website für ihn oder für alle Roboter schreibt, und lässt den Inhalt jeder Seite aus, die er nicht lesen darf. Eine Website, die in ihrer robots.txt Content-Signal: ai-input=no setzt, hält ihre Seiten aus dem Inhalt Ihrer Ergebnisse heraus.

Wenn eine Website unseren Reader abweist, kommt das Ergebnis ohne Inhalt und mit dem Status der Website zurück: Wir lösen niemals CAPTCHAs, melden uns nicht in Konten an und umgehen weder eine Sperre noch eine Paywall. Das Feld `content_status` sagt Ihrem Agenten, warum eine Seite fehlt, damit er den Snippet nutzen oder zum nächsten Ergebnis wechseln kann. Seitenbetreiber können unseren Reader auf [der Bot-Seite](https://llmwebsearch.com/de/bot/) nachlesen.

## Wie viel kostet die KI-Such-API?

5.000 Suchanfragen kosten 9,25 $, 25.000 Suchanfragen kosten 41,25 $ und 1.000.000 Suchanfragen kosten 1.200 $, Stand Oktober 2026. Der [datierte Vergleich](https://llmwebsearch.com/de/compare/web-search-api-pricing/) stellt diese Preise 14 anderen APIs gegenüber.

| Plan | Menge | Preis | Preis pro Einheit |
| --- | --- | --- | --- |
| Ausprobieren | 5.000 Suchanfragen | 9,25 $ | 1,85 $/1K Suchanfragen |
| Builder | 25.000 Suchanfragen | 41,25 $ | 1,65 $/1K Suchanfragen |
| Produktivbetrieb | 100.000 Suchanfragen | 145 $ | 1,45 $/1K Suchanfragen |
| Volumen | 1.000.000 Suchanfragen | 1.200 $ | 1,20 $/1K Suchanfragen |

In jedem Plan: Top-3-Seiten als Markdown gelesen · Filter für Land, Sprache, Zeit und Domain · Fehlgeschlagene Aufrufe werden nicht berechnet · Credits verfallen nie

**Bevor Sie bezahlen**

- Mindestaufladung 25 $. Einmal mit Krypto aufladen, dann jeden Plan aus Ihrem Guthaben kaufen.
- Das Guthaben verfällt nicht und kauft Such-Credits, wann immer Sie wollen. Wenn ein Paket günstiger ist als die Mindestaufladung, erhalten Sie den Teil, den Sie nur gezahlt haben, um diese Mindestaufladung zu erreichen, auf Anfrage innerhalb von 30 Tagen nach Zahlung in USDT oder USDC zurück, sofern er noch nicht verbraucht ist. Der Rest eines Guthabens wird nicht erstattet, es sei denn, das Gesetz verlangt es.
- Gutschrift, sobald Ihre Zahlung auf der Blockchain geprüft ist. Typische Bestätigungszeit des Netzwerks: BTC ≈ 20 Min. · USDT TRC-20 ≈ 1 Min. · USDT ERC-20 ≈ 5 Min. · USDC ERC-20 ≈ 5 Min. · ETH ≈ 5 Min. · SOL ≈ 1 Min. · LTC ≈ 15 Min.

## Fragen zur KI-Such-API

### Ist eine KI-Such-API dasselbe wie eine SERP-API?

Nein. Eine SERP-API liefert die Suchseite als Daten: Links, Snippets, Anzeigen und Boxen. Eine KI-Such-API liest zusätzlich die Seiten und liefert deren Text zurück, sodass ein Modell ihn direkt nutzen kann. LLMWebSearch liefert gerankte Ergebnisse plus den Inhalt der Top-Seiten.

### Hat LLMWebSearch einen eigenen Suchindex?

Nein. Die Ergebnisse stammen aus einer Live-Websuche, die im Moment Ihres Aufrufs ausgeführt wird, in der Reihenfolge, in der die Suchmaschine sie rankt; nichts wird aus einem alten Index geliefert. Unsere eigene Arbeit besteht darin, die Seiten zu lesen, zu bereinigen und in einer Form zurückzugeben, die ein Modell nutzen kann.

### Kann ich die Ergebnisse speichern?

Wir trainieren kein Modell mit Ihren Suchanfragen oder mit dem, was die API zurückgibt, und wir stellen keine eigene Regel gegen das Speichern von Ergebnissen auf; die Rechte der Websites, deren Seiten Sie lesen, gelten weiterhin. Prüfen Sie die Bedingungen jeder Website, bevor Sie deren Text weiterveröffentlichen.

### Mit welchen Modellen funktioniert es?

Mit allen. Die API liefert JSON und Markdown zurück und passt daher zu OpenAI-, Claude-, Gemini-, DeepSeek-, Llama- oder Qwen-Modellen. Siehe das [OpenAI function-calling tool](https://llmwebsearch.com/de/docs/openai/) und den [MCP server](https://llmwebsearch.com/de/docs/mcp/).

---

LLMWebSearch: LLMWebSearch ist eine Websuch-API für KI-Agenten, die gerankte Ergebnisse mit dem Inhalt der Top-Seiten als Markdown liefert, bezahlt mit Krypto ohne Ausweis-Upload. Vorausbezahlte Credits ab 1,20 $/1K Suchanfragen verfallen nie. Ohne KYC — kein Ausweis, kein Selfie, keine Dokumente. Mit Krypto bezahlen.