Glossaire de l'API de recherche web

Une interface qui lance une recherche web sur demande et renvoie les résultats sous forme de données structurées, généralement du JSON, au lieu d'une page destinée à l'œil humain.

Page de résultats d'un moteur de recherche : ce qu'un moteur affiche pour une requête. Une API SERP renvoie cette page sous forme de données, sans lire les pages qu'elle liste.

La liste des pages renvoyées par une recherche, dans l'ordre jugé le plus pertinent par le moteur. LLMWebSearch conserve cet ordre et numérote chaque résultat avec position.

Le court extrait sous le titre de chaque résultat. Utile pour choisir quoi lire, trop court pour répondre seul à la plupart des questions.

Les mots envoyés à la recherche. Les agents reformulent souvent la question d'un utilisateur en une ou plusieurs requêtes plus courtes avant de chercher.

Un jeton spécial dans une requête, comme les guillemets pour une expression exacte ou site: pour rester sur un seul domaine. Le paramètre q les transmet tels quels.

Une recherche lancée au moment de la requête, par opposition à une consultation dans un index construit auparavant. Les résultats proviennent d'une recherche web lancée au moment de votre appel, dans l'ordre où le moteur de recherche les classe ; rien ne vient d'un ancien index.

Une recherche limitée aux articles d'actualité, généralement avec des dates. Réglez topic sur news, et ajoutez time_range pour ne garder que les articles récents.

Une règle qui limite les résultats à certains sites ou en exclut d'autres. Les paramètres include_domains et exclude_domains acceptent jusqu'à 20 domaines chacun.

La partie du service qui ouvre les meilleures pages de résultats et en extrait le texte. Le nôtre se présente comme LLMWebSearch/1.0 (+https://llmwebsearch.com/bot/) ; la page du lecteur de pages le décrit.

Le nom qu'un client envoie avec chaque requête web. Un lecteur qui déclare son vrai nom permet aux propriétaires de sites de le reconnaître et de définir des règles pour lui.

Un fichier texte à la racine d'un site web qui indique aux robots quels chemins ils peuvent récupérer. La norme est la RFC 9309. Notre lecteur respecte robots.txt : il s'annonce comme LLMWebSearch, suit les règles qu'un site écrit pour lui ou pour tous les robots, et laisse de côté le contenu de toute page qu'il n'est pas autorisé à lire.

Des lignes dans robots.txt qui précisent comment le contenu peut être utilisé, par exemple ai-input=no pour refuser son utilisation comme entrée d'IA. Un site qui définit Content-Signal: ai-input=no dans son robots.txt garde ses pages hors du contenu de vos résultats.

Conserver le texte de l'article ou de la documentation d'une page et écarter les menus, pieds de page, bannières de cookies et publicités, pour qu'un modèle lise ce qui compte.

Un format de texte léger où # marque un titre et - un élément de liste. Les modèles le lisent bien, et il coûte moins de tokens que le HTML pour une même page.

Un navigateur sans fenêtre, piloté par du code. Il permet au reader de voir le texte des pages qui n'apparaissent qu'après l'exécution de JavaScript.

Un accès réservé aux abonnés payants. Le reader ne se connecte jamais et ne contourne jamais un paywall ; ces pages reviennent sans contenu.

Le champ qui indique si la page d'un résultat a été lue et, sinon, pourquoi : ok, not_requested, blocked_by_robots, target_refused et d'autres listés dans la documentation.

Grand modèle de langage : un modèle entraîné sur du texte qui écrit du texte. Ses connaissances s'arrêtent à une date d'entraînement, c'est pourquoi il a besoin de la recherche pour tout ce qui est récent.

Fournir à un modèle des sources sur lesquelles fonder sa réponse, puis lui demander de les citer. Les résultats de recherche accompagnés du texte des pages sont le moyen le plus courant de s'ancrer sur le web.

Aussi appelé function calling. Le modèle demande à exécuter un outil, comme web_search, avec des arguments qu'il choisit ; votre code l'exécute et renvoie la sortie.

Model Context Protocol : un standard ouvert pour exposer des outils à des clients IA comme Claude Desktop ou Cursor. Un petit serveur MCP peut encapsuler une API de recherche comme outil.

Un programme dans lequel un modèle décide de l'étape suivante, appelle des outils, lit leurs résultats et répète jusqu'à ce que la tâche soit terminée. La recherche web est souvent son premier outil.

Retrieval-augmented generation : récupérer d'abord le texte pertinent, l'insérer dans le prompt, puis générer. Avec une API de recherche web, l'étape de récupération, c'est le web en direct.

Un pattern d'agent qui planifie de nombreuses requêtes, lit de nombreuses pages et rédige un rapport avec des citations. Il peut lancer des dizaines de recherches pour une seule question.

La quantité de texte qu'un modèle peut ingérer d'un coup, mesurée en tokens. Réglez max_chars pour limiter la part de chaque page qui entre dans cette fenêtre.

L'unité dans laquelle les modèles lisent et facturent, à peu près un mot court ou une partie de mot. Du Markdown propre consomme moins de tokens que du HTML brut.

Un lien d'une affirmation d'une réponse vers la source dont elle provient. Renvoyer des sources plutôt qu'une réponse rédigée permet à votre modèle de citer exactement ce qu'il a lu.

Une affirmation assurée qu'un modèle invente. Le grounding sur des sources fraîches et la demande de citations la réduisent ; ils ne la suppriment pas.

Ce que dépense chaque appel. Un crédit paie une recherche : jusqu'à 20 résultats classés, avec les pages des 3 premiers lues et renvoyées en Markdown. Lire 4 à 10 pages coûte 2 crédits. Un appel qui se termine sur une erreur ne coûte rien.

Un lot de crédits prépayé, de 5 000 requêtes à 1 000 000 requêtes. Les crédits de recherche n'ont pas de date d'expiration : ce que vous n'utilisez pas ce mois-ci est toujours là l'année prochaine.

Un paiement en crypto qui alimente votre solde, au minimum 25 $US. Les packs sont ensuite achetés depuis le solde.

Le nombre d'appels qu'un compte peut effectuer par minute. Chaque compte a une limite d'appels par minute, affichée dans le dashboard ; demandez au support et elle peut être augmentée.

Un protocole qui permet à un client de payer une requête HTTP en stablecoin, sans compte. Certaines API de recherche l'acceptent ; LLMWebSearch est réglé depuis un solde prépayé à la place.

Know your customer : des vérifications d'identité comme un document d'identité ou un selfie. LLMWebSearch n'en demande aucune ; la page sans KYC] explique ce qui s'applique malgré tout.