Ausprobieren
5.000 Suchanfragen
9,25 $
1,85 $/1K Suchanfragen
- In einen Agenten einbinden
- Gleiche API wie beim größten Paket
- Credits verfallen nie
Kurze Antwort
Wie überwache ich Nachrichten mit einer Such-API?
Führen Sie eine feste Liste von Suchanfragen einmal täglich mit Nachrichtenergebnissen des vergangenen Tages aus, behalten Sie nur URLs, die Sie noch nicht gesehen haben, und fassen Sie die neuen Artikel zusammen. LLMWebSearch liefert Nachrichtenergebnisse mit den ersten 3 gelesenen Artikeln als Markdown, für einen Credit pro Suchanfrage. Fünfzig täglich geprüfte Themen verbrauchen etwa 1.500 Credits pro Monat, ab 1,20 $/1K Suchanfragen. Ohne KYC; mit Krypto bezahlen.
Wie funktioniert News-Monitoring mit LLMWebSearch?
Drei Parameter erledigen den Großteil der Arbeit. topic=news fordert Nachrichtenergebnisse statt allgemeiner Webseiten an. time_range=day behält nur Einträge des vergangenen Tages. read=3 liefert den Text der ersten drei Artikel, sodass Sie sie zusammenfassen können, ohne jeden Link zu öffnen.
Ein Scheduler führt das Skript einmal täglich aus, oder alle paar Stunden bei schnelllebigen Themen. Jeder Lauf sendet dieselben Suchanfragen, vergleicht die URLs mit den bereits gesehenen und meldet nur die neuen.
Welche Suchanfragen sollte ich beobachten?
Kurze, spezifische Suchanfragen funktionieren am besten. Kombinieren Sie einen Namen mit einem Ereignis: ein Unternehmen und "Übernahme", ein Produkt und "Rückruf", ein Gesetz und "Änderung". Breite Suchanfragen liefern jeden Tag dieselben großen Medien und verbergen die Storys, die Sie interessieren.
Gruppieren Sie Suchanfragen nach Zielgruppe. Ein Rechtsteam, ein Produktteam und ein Vertriebsteam wollen jeweils einen anderen Digest. Ein Skript kann alle drei erzeugen, indem es jede Suchanfrage mit ihrer Zielgruppe taggt.
Verwenden Sie country und language, wenn die benötigten Nachrichten lokal sind, zum Beispiel country=fr und language=fr für französische Berichterstattung.
// Run once a day (cron, a scheduler or an n8n Schedule trigger). Node.js 18+ (built-in fetch).
import fs from 'node:fs';
const API = 'https://llmwebsearch.com/api/v1/search';
const KEY = process.env.LLMWEBSEARCH_API_KEY;
const SEEN_FILE = './seen-urls.json';
const QUERIES = ['example corp product recall', 'example corp acquisition', 'example industry regulation'];
const seen = new Set(fs.existsSync(SEEN_FILE) ? JSON.parse(fs.readFileSync(SEEN_FILE, 'utf8')) : []);
const fresh = [];
for (const q of QUERIES) {
const res = await fetch(API, {
method: 'POST',
headers: { Authorization: `Bearer ${KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ q, topic: 'news', time_range: 'day', max_results: 10, read: 3, max_chars: 3000 }),
});
if (!res.ok) {
console.error(q, res.status, await res.text());
continue;
}
const { results } = await res.json();
for (const r of results) {
if (seen.has(r.url)) continue; // the same story found by two queries is reported once
seen.add(r.url);
fresh.push({ query: q, title: r.title, url: r.url, published_at: r.published_at, text: r.content });
}
}
fs.writeFileSync(SEEN_FILE, JSON.stringify([...seen]));
for (const item of fresh) console.log(`${item.published_at ?? 'n/d'} ${item.title}\n ${item.url}`);Wie melde ich jede Story nur einmal?
Führen Sie eine Liste der bereits gemeldeten URLs und überspringen Sie sie beim nächsten Lauf. Das obige Skript speichert diese Liste in einer kleinen JSON-Datei; eine Datenbanktabelle funktioniert genauso.
Dieselbe Story erscheint oft bei mehreren Medien, jeweils mit eigener URL. Gruppieren Sie Ergebnisse, deren Titel die meisten Wörter gemeinsam haben, und zeigen Sie eine Schlagzeile mit mehreren Links. Das Feld published_at hilft, eine Gruppe zu ordnen und die erste Meldung zu erkennen.
Löschen Sie alte URLs nach ein paar Wochen, damit die Datei nicht endlos wächst. Stories, die älter als Ihr time_range sind, können ohnehin nicht zurückkommen.
Wie mache ich aus neuen Artikeln einen Digest?
Schicken Sie die neuen Artikel an ein Modell mit einer festen Anweisung: eine Zeile pro Story, was passiert ist, wer beteiligt ist und die Nummer der Quelle. Bitten Sie es, Einträge zusammenzuführen, die dasselbe Ereignis beschreiben.
Da der Artikeltext bereits in den Ergebnissen steht, fasst das Modell zusammen, was im Artikel steht, nicht was die Schlagzeile nahelegt. Halten Sie jeden Artikel mit max_chars um 3.000 kurz; die ersten Absätze einer Nachrichtenstory enthalten das Wesentliche.
Welche Artikel werden nicht gelesen?
Artikel hinter einer Paywall oder einem Login sowie Seiten, die unseren Reader ablehnen. Diese Ergebnisse erscheinen trotzdem mit Titel, URL und Snippet und einem content_status, das die Lücke erklärt.
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. 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. Bei einem Medium mit Paywall reichen Schlagzeile und Snippet oft aus, um die Story zu markieren; wer ein Abo hat, kann den Rest lesen.
Was kostet ein Monitoring-Setup?
Ein Credit pro Suchanfrage pro Lauf. Fünfzig Suchanfragen, einmal täglich geprüft, verbrauchen etwa 1.500 Credits im Monat. 5.000 Suchanfragen zu 9,25 $ deckt drei Monate dieses Zeitplans ab.
Eine Prüfung alle drei Stunden vervielfacht die Zahl mit acht: etwa 12.000 Credits im Monat für dieselben fünfzig Suchanfragen. 25.000 Suchanfragen zu 41,25 $ deckt dann zwei Monate ab. Reservieren Sie häufige Prüfungen für die wenigen Themen, bei denen Stunden zählen.
Welches Pack passt zu einem Monitoring-Zeitplan?
Suchanfragen × Läufe pro Tag × 30 Tage. Search-Credits verfallen nicht: Was Sie diesen Monat nicht verbrauchen, ist nächstes Jahr noch da.
Builder
25.000 Suchanfragen
41,25 $
1,65 $/1K Suchanfragen
- Ein Coding-Agent oder ein Recherche-Assistent
- MCP-, LangChain- und n8n-bereit
- Credits verfallen nie
Produktivbetrieb
100.000 Suchanfragen
145 $
1,45 $/1K Suchanfragen
- Agenten im Produktivbetrieb
- Höheres Rate Limit auf Anfrage
- Credits verfallen nie
In jedem Plan: Top-3-Seiten als Markdown gelesen · Filter für Land, Sprache, Zeit und Domain · Fehlgeschlagene Aufrufe werden nicht berechnet · Credits verfallen nie
News-Monitoring: häufige Fragen
Kann ich die Prüfung aus n8n statt per Skript ausführen?
Ja. Verwenden Sie einen Schedule-Trigger und einen HTTP-Request-Node, der auf den Such-Endpoint zeigt. Die n8n-Seite zeigt die Einstellungen.
Wie aktuell sind die 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. Mit time_range=day werden nur Einträge des vergangenen Tages behalten.
Kann ich News in anderen Sprachen überwachen?
Ja. Legen Sie language und country pro Suchanfrage fest, sodass ein Skript mehrere Märkte verfolgen kann.
Was steht in jedem News-Ergebnis?
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.