Glossario delle API di ricerca web

Un'interfaccia che esegue una ricerca web su richiesta e restituisce i risultati come dati strutturati, di solito JSON, invece di una pagina pensata per gli occhi umani.

Pagina dei risultati del motore di ricerca: ciò che un motore di ricerca mostra per una query. Una API SERP restituisce quella pagina come dati, senza leggere le pagine che elenca.

L'elenco delle pagine che una ricerca restituisce, nell'ordine in cui il motore le ha giudicate più pertinenti. LLMWebSearch mantiene quell'ordine e numera ogni risultato con position.

Il breve estratto sotto il titolo di ogni risultato. Utile per scegliere cosa leggere, troppo corto per rispondere da solo alla maggior parte delle domande.

Le parole inviate alla ricerca. Gli agenti spesso riscrivono la domanda di un utente in una o più query più brevi prima di cercare.

Un token speciale dentro una query, come le virgolette per una frase esatta o site: per restare su un solo dominio. Il parametro q li passa così come sono.

Una ricerca eseguita al momento della richiesta, contrapposta a una consultazione in un indice costruito in precedenza. I risultati provengono da una ricerca web live eseguita al momento della tua chiamata, nell'ordine in cui il motore di ricerca li classifica; nulla viene servito da un vecchio indice.

Una ricerca limitata agli articoli di notizie, di solito con le date. Imposta topic su news e aggiungi time_range per tenere solo le notizie recenti.

Una regola che limita i risultati ad alcuni siti o ne esclude altri. I parametri include_domains e exclude_domains accettano fino a 20 domini ciascuno.

La parte del servizio che apre le pagine dei risultati principali ed estrae il loro testo. Il nostro si presenta come LLMWebSearch/1.0 (+https://llmwebsearch.com/bot/); la pagina del page reader lo descrive.

Il nome che un client invia con ogni richiesta web. Un reader che dichiara il suo vero nome permette ai proprietari dei siti di riconoscerlo e stabilire regole per esso.

Un file di testo alla radice di un sito web che indica ai robot quali percorsi possono recuperare. Lo standard è RFC 9309. Il nostro reader rispetta robots.txt: si presenta come LLMWebSearch, segue le regole che un sito scrive per lui o per tutti i robot, e lascia fuori il contenuto di qualsiasi pagina che non gli è permesso leggere.

Righe in robots.txt che dichiarano come può essere usato il contenuto, ad esempio ai-input=no per rifiutarne l'uso come input AI. Un sito che imposta Content-Signal: ai-input=no nel suo robots.txt tiene le sue pagine fuori dal contenuto dei tuoi risultati.

Mantenere il testo dell'articolo o della documentazione di una pagina e scartare menu, footer, banner dei cookie e annunci, così il modello legge ciò che conta.

Un formato di testo leggero in cui # indica un titolo e - un elemento di elenco. I modelli lo leggono bene e costa meno token dell'HTML per la stessa pagina.

Un browser senza finestra, pilotato dal codice. Permette al reader di vedere il testo delle pagine che compaiono solo dopo l'esecuzione di JavaScript.

Un blocco che riserva i contenuti agli abbonati paganti. Il reader non effettua mai l'accesso e non aggira mai un paywall; queste pagine tornano senza contenuto.

Il campo che indica se la pagina di un risultato è stata letta e, in caso contrario, perché: ok, not_requested, blocked_by_robots, target_refused e altri elencati nella documentazione.

Large language model: un modello addestrato sul testo che scrive testo. La sua conoscenza si ferma a una data di addestramento, per questo ha bisogno della ricerca per qualsiasi cosa recente.

Dare a un modello delle fonti su cui basare la risposta, poi chiedergli di citarle. I risultati di ricerca con il testo della pagina sono il modo più comune per fare grounding sul web.

Detto anche function calling. Il modello chiede di eseguire un tool, come web_search, con argomenti che sceglie lui; il tuo codice lo esegue e restituisce l'output.

Model Context Protocol: uno standard aperto per esporre tool ai client AI come Claude Desktop o Cursor. Un piccolo server MCP può incapsulare una API di ricerca come tool.

Un programma in cui un modello decide il passo successivo, chiama i tool, legge i loro risultati e ripete finché il task non è completato. La ricerca sul web è spesso il suo primo tool.

Retrieval-augmented generation: recupera prima il testo pertinente, inseriscilo nel prompt, poi genera. Con una API di ricerca sul web, il passo di retrieval è il web in tempo reale.

Un pattern di agent che pianifica molte query, legge molte pagine e scrive un report con le citazioni. Può eseguire decine di ricerche per una sola domanda.

La quantità di testo che un modello può ricevere in una volta, misurata in token. Imposta max_chars per limitare quanto di ogni pagina entra in quella finestra.

L'unità con cui i modelli leggono e fatturano, all'incirca una parola breve o parte di essa. Il Markdown pulito consuma meno token dell'HTML grezzo.

Un link da un'affermazione in una risposta alla fonte da cui proviene. Restituire le fonti invece di una risposta scritta permette al tuo modello di citare esattamente ciò che ha letto.

Un'affermazione sicura che un modello si inventa. Il grounding su fonti fresche e la richiesta di citazioni la riducono; non la eliminano.

Ciò che spende ogni chiamata. Un credito paga una ricerca: fino a 20 risultati classificati, con le pagine dei primi 3 lette e restituite come Markdown. Leggere da 4 a 10 pagine costa 2 crediti. Una chiamata che termina in errore non costa nulla.

Un blocco prepagato di crediti, da 5.000 ricerche a 1.000.000 di ricerche. I crediti di ricerca non hanno data di scadenza: quello che non usi questo mese è ancora lì l'anno prossimo.

Un pagamento in criptovalute che alimenta il tuo saldo, almeno 25 USD. I pack vengono poi acquistati dal saldo.

Il numero di chiamate che un account può fare al minuto. Ogni account ha un limite di chiamate al minuto, mostrato nella dashboard; chiedi al supporto e può essere alzato.

Un protocollo che permette a un client di pagare una singola richiesta HTTP in stablecoin, senza account. Alcune API di ricerca lo accettano; LLMWebSearch viene pagato invece da un saldo prepagato.

Know your customer: verifiche di identità come un documento o un selfie. LLMWebSearch non ne richiede nessuna; la pagina senza KYC spiega cosa vale comunque.