Essayez
5 000 requêtes
9,25 $US
1,85 $US/1K requêtes
- Branchez-le sur un agent
- La même API que le plus grand pack
- Les crédits n'expirent jamais
Réponse rapide
Comment surveiller l'actualité avec une API de recherche ?
Lancez une liste fixe de requêtes une fois par jour avec les résultats d'actualité du jour écoulé, ne gardez que les URL que vous n'avez pas encore vues et résumez les nouveaux articles. LLMWebSearch renvoie des résultats d'actualité avec les 3 premiers articles lus en Markdown, pour un crédit par requête. Cinquante sujets vérifiés chaque jour consomment environ 1 500 crédits par mois, à partir de 1,20 $US/1K requêtes. Sans KYC ; payer en crypto.
Comment fonctionne la veille d'actualité avec LLMWebSearch ?
Trois paramètres font l'essentiel du travail. topic=news demande des résultats d'actualité au lieu de pages web générales. time_range=day ne garde que les éléments du jour écoulé. read=3 renvoie le texte des trois premiers articles, vous pouvez donc les résumer sans ouvrir chaque lien.
Un planificateur lance le script une fois par jour, ou toutes les quelques heures pour les sujets à évolution rapide. Chaque exécution envoie les mêmes requêtes, compare les URL avec celles déjà vues et ne signale que les nouvelles.
Quelles requêtes surveiller ?
Les requêtes courtes et précises fonctionnent le mieux. Combinez un nom avec un événement : une entreprise et « acquisition », un produit et « rappel », une loi et « amendement ». Les requêtes larges renvoient chaque jour les mêmes grands médias et masquent les articles qui vous intéressent.
Groupez les requêtes par audience. Une équipe juridique, une équipe produit et une équipe commerciale veulent chacune un digest différent. Un seul script peut produire les trois en étiquetant chaque requête avec son audience.
Utilisez country et language quand l'actualité dont vous avez besoin est locale, par exemple country=fr et language=fr pour la couverture française.
// 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}`);Comment signaler chaque article une seule fois ?
Conservez une liste des URL déjà signalées et ignorez-les lors de l'exécution suivante. Le script ci-dessus stocke cette liste dans un petit fichier JSON ; une table de base de données fonctionne de la même manière.
La même information paraît souvent sur plusieurs médias, chacun avec sa propre URL. Regroupez les résultats dont les titres partagent la plupart de leurs mots, et affichez un seul titre avec plusieurs liens. Le champ published_at aide à ordonner un groupe et à repérer la première publication.
Effacez les anciennes URL au bout de quelques semaines pour que le fichier ne grossisse pas indéfiniment. Les informations plus anciennes que votre time_range ne peuvent de toute façon pas revenir.
Comment transformer de nouveaux articles en revue de presse ?
Envoyez les nouveaux articles à un modèle avec une instruction fixe : une ligne par information, ce qui s'est passé, qui est impliqué et le numéro de la source. Demandez-lui de fusionner les éléments qui décrivent le même événement.
Comme le texte de l'article figure déjà dans les résultats, le modèle résume ce que dit l'article, et non ce que suggère le titre. Gardez chaque article court avec un max_chars d'environ 3 000 ; les premiers paragraphes d'un article d'actualité contiennent l'essentiel.
Quels articles ne seront pas lus ?
Les articles derrière un paywall ou une connexion, et les sites qui refusent notre lecteur. Ces résultats apparaissent quand même avec leur titre, leur URL et leur extrait, ainsi qu'un content_status qui explique la lacune.
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. Quand un site refuse notre lecteur, le résultat revient sans contenu et avec le statut du site : nous ne résolvons jamais de CAPTCHA, ne nous connectons pas à des comptes et ne contournons ni un blocage ni un paywall. Pour un média avec paywall, le titre et l'extrait suffisent souvent à signaler l'information ; une personne disposant d'un abonnement peut lire la suite.
Combien coûte une surveillance ?
Un crédit par requête et par exécution. Cinquante requêtes vérifiées une fois par jour consomment environ 1 500 crédits par mois. 5 000 requêtes à 9,25 $US couvre trois mois de ce rythme.
Une vérification toutes les trois heures multiplie le total par huit : environ 12 000 crédits par mois pour les mêmes cinquante requêtes. 25 000 requêtes à 41,25 $US couvre alors deux mois. Réservez les vérifications fréquentes aux quelques sujets où les heures comptent.
Quel pack convient à un rythme de surveillance ?
Requêtes × exécutions par jour × 30 jours. 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.
Builder
25 000 requêtes
41,25 $US
1,65 $US/1K requêtes
- Un agent de code ou un assistant de recherche
- Prêt pour MCP, LangChain et n8n
- Les crédits n'expirent jamais
Production
100 000 requêtes
145 $US
1,45 $US/1K requêtes
- Agents en production
- Rate limit plus élevé sur demande
- Les crédits n'expirent jamais
Dans chaque formule: 3 meilleures pages lues en Markdown · Filtres par pays, langue, heure et domaine · Appels échoués non facturés · Les crédits n'expirent jamais
Surveillance des actualités : questions fréquentes
Puis-je lancer la vérification depuis n8n plutôt qu'avec un script ?
Oui. Utilisez un trigger Schedule et un nœud HTTP Request pointé vers l'endpoint de recherche. La page n8n montre les réglages.
Quelle est la fraîcheur des résultats ?
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. Avec time_range=day, seuls les éléments du dernier jour sont conservés.
Puis-je surveiller l'actualité dans d'autres langues ?
Oui. Définissez language et country par requête, pour qu'un seul script puisse suivre plusieurs marchés.
Que contient chaque résultat d'actualité ?
Chaque résultat porte sa position, son titre, son URL, son hôte, son snippet et, lorsqu'elle a été lue, le contenu principal de la page en Markdown ou en texte brut, avec son nombre de mots et sa date de publication quand elle est connue.