Web Search API Glossar

Eine Schnittstelle, die auf Anfrage eine Websuche ausführt und die Ergebnisse als strukturierte Daten, meist JSON, zurückgibt, anstatt einer für menschliche Augen gemachten Seite.

Search Engine Results Page: was eine Suchmaschine für eine Suchanfrage anzeigt. Eine SERP-API gibt diese Seite als Daten zurück, ohne die aufgelisteten Seiten zu lesen.

Die Liste der Seiten, die eine Suche zurückgibt, in der Reihenfolge, in der die Engine sie als am relevantesten eingestuft hat. LLMWebSearch behält diese Reihenfolge bei und nummeriert jedes Ergebnis mit position.

Der kurze Auszug unter dem Titel jedes Ergebnisses. Nützlich, um auszuwählen, was gelesen werden soll, zu kurz, um die meisten Fragen allein zu beantworten.

Die Wörter, die an die Suche gesendet werden. Agenten formulieren die Frage eines Nutzers oft in eine oder mehrere kürzere Suchanfragen um, bevor sie suchen.

Ein spezielles Token innerhalb einer Suchanfrage, wie Anführungszeichen für eine exakte Phrase oder site:, um auf einer Domain zu bleiben. Der Parameter q gibt sie unverändert weiter.

Eine Suche, die im Moment der Anfrage ausgeführt wird, im Gegensatz zu einem Nachschlagen in einem zuvor aufgebauten Index. 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.

Eine Suche, die auf Nachrichtenartikel beschränkt ist, meist mit Datumsangaben. Setzen Sie topic auf news und fügen Sie time_range hinzu, um nur aktuelle Beiträge zu behalten.

Eine Regel, die Ergebnisse auf bestimmte Seiten beschränkt oder andere entfernt. Die Parameter include_domains und exclude_domains nehmen jeweils bis zu 20 Domains auf.

Der Teil des Dienstes, der die Top-Ergebnisseiten öffnet und ihren Text extrahiert. Unserer stellt sich als LLMWebSearch/1.0 (+https://llmwebsearch.com/bot/) vor; die Seitenleser-Seite beschreibt ihn.

Der Name, den ein Client mit jeder Webanfrage sendet. Ein Leser, der seinen echten Namen angibt, ermöglicht es Seitenbetreibern, ihn zu erkennen und Regeln für ihn aufzustellen.

Eine Textdatei im Stammverzeichnis einer Webseite, die Robots mitteilt, welche Pfade sie abrufen dürfen. Der Standard ist RFC 9309. 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.

Zeilen in robots.txt, die angeben, wie Inhalte verwendet werden dürfen, zum Beispiel ai-input=no, um die Verwendung als KI-Input abzulehnen. Eine Website, die in ihrer robots.txt Content-Signal: ai-input=no setzt, hält ihre Seiten aus dem Inhalt Ihrer Ergebnisse heraus.

Den Artikel- oder Dokumentationstext einer Seite behalten und Menüs, Fußzeilen, Cookie-Banner und Werbung entfernen, damit ein Modell liest, was wichtig ist.

Ein leichtes Textformat, bei dem # eine Überschrift und - ein Listenelement markiert. Modelle lesen es gut, und es kostet weniger Tokens als HTML für dieselbe Seite.

Ein Browser ohne Fenster, der per Code gesteuert wird. Damit sieht der Reader den Text von Seiten, die erst nach der Ausführung von JavaScript erscheinen.

Eine Sperre, die Inhalte für zahlende Abonnenten zurückhält. Der Reader meldet sich nie an und umgeht nie eine Paywall; solche Seiten kommen ohne Inhalt zurück.

Das Feld, das angibt, ob die Seite eines Ergebnisses gelesen wurde und, wenn nicht, warum: ok, not_requested, blocked_by_robots, target_refused und weitere, die in der Dokumentation aufgeführt sind.

Large Language Model: ein Modell, das auf Text trainiert wurde und Text schreibt. Sein Wissen endet an einem Trainingsdatum, weshalb es für alles Aktuelle eine Suche braucht.

Einem Modell Quellen geben, auf die es seine Antwort stützen soll, und es dann bitten, sie zu zitieren. Suchergebnisse mit Seitentext sind der häufigste Weg, um im Web zu grounden.

Auch Function Calling genannt. Das Modell bittet darum, ein Tool wie web_search mit selbst gewählten Argumenten auszuführen; Ihr Code führt es aus und gibt die Ausgabe zurück.

Model Context Protocol: ein offener Standard, um AI-Clients wie Claude Desktop oder Cursor Tools bereitzustellen. Ein kleiner MCP-Server kann eine Such-API als Tool verpacken.

Ein Programm, bei dem ein Modell den nächsten Schritt entscheidet, Tools aufruft, ihre Ergebnisse liest und das wiederholt, bis die Aufgabe erledigt ist. Die Websuche ist oft sein erstes Tool.

Retrieval-Augmented Generation: zuerst relevanten Text abrufen, ihn in den Prompt geben, dann generieren. Mit einer Web-Such-API ist der Abrufschritt das Live-Web.

Ein Agent-Muster, das viele Suchanfragen plant, viele Seiten liest und einen Bericht mit Zitaten schreibt. Es kann für eine einzige Frage Dutzende Suchen ausführen.

Die Textmenge, die ein Modell auf einmal aufnehmen kann, gemessen in Tokens. Setzen Sie max_chars, um zu begrenzen, wie viel von jeder Seite in dieses Fenster gelangt.

Die Einheit, in der Modelle lesen und abrechnen, ungefähr ein kurzes Wort oder ein Teil davon. Sauberes Markdown verbraucht weniger Tokens als rohes HTML.

Ein Link von einer Aussage in einer Antwort zu ihrer Quelle. Quellen statt einer geschriebenen Antwort zurückzugeben, ermöglicht es Ihrem Modell, genau das zu zitieren, was es gelesen hat.

Eine überzeugt vorgetragene Aussage, die ein Modell erfindet. Grounding auf frischen Quellen und das Verlangen von Zitaten verringert sie; beseitigt sie aber nicht.

Was jeder Aufruf verbraucht. 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.

Ein im Voraus bezahlter Satz Credits, von 5.000 Suchanfragen bis 1.000.000 Suchanfragen. Search-Credits verfallen nicht: Was Sie diesen Monat nicht verbrauchen, ist nächstes Jahr noch da.

Eine Krypto-Zahlung, die Ihr Guthaben auffüllt, mindestens 25 $. Pakete werden anschließend aus dem Guthaben gekauft.

Die Anzahl der Aufrufe, die ein Konto pro Minute ausführen darf. Jedes Konto hat ein Aufruflimit pro Minute, das im Dashboard angezeigt wird; fragen Sie den Support, und es kann erhöht werden.

Ein Protokoll, das einem Client erlaubt, eine einzelne HTTP-Anfrage in einem Stablecoin zu bezahlen, ohne Konto. Manche Such-APIs akzeptieren es; LLMWebSearch wird stattdessen aus einem vorausbezahlten Guthaben bezahlt.

Know your customer: Identitätsprüfungen wie Ausweisdokument oder Selfie. LLMWebSearch verlangt keine; die No-KYC-Seite erklärt, was weiterhin gilt.