Web検索API用語集

リクエストに応じてWeb検索を実行し、人間向けに作られたページではなく、通常はJSON形式の構造化データとして結果を返すインターフェースです。

検索エンジン結果ページ：検索エンジンが検索クエリに対して表示する内容です。SERP APIはそのページをデータとして返し、そこに一覧表示されるページを読み取ることはありません。

検索が返すページの一覧で、検索エンジンが最も関連性が高いと判断した順序です。LLMWebSearchはその順序を保ち、各結果をpositionで番号付けします。

各結果のタイトルの下にある短い抜粋です。読むものを選ぶのに役立ちますが、ほとんどの質問に単独で答えるには短すぎます。

検索に送られる語句です。エージェントは検索前に、ユーザーの質問を1つ以上の短い検索クエリに書き換えることがよくあります。

完全一致フレーズの引用符や、1つのドメインにとどまるためのsite:など、検索クエリ内の特別なトークンです。qパラメータはそれらをそのまま渡します。

事前に構築されたインデックスへの参照ではなく、リクエストの時点で実行される検索です。結果は呼び出しの時点で実行されるライブのWeb検索から、検索エンジンがランク付けした順で返されます。古いインデックスから提供されるものはありません。

通常は日付付きで、ニュース記事に限定した検索です。topicをnewsに設定し、time_rangeを追加して最近の記事だけに絞り込みます。

結果を一部のサイトに限定したり、他のサイトを除外したりするルールです。include_domainsとexclude_domainsパラメータはそれぞれ最大20ドメインを受け付けます。

上位結果のページを開いて本文を抽出する、サービスの中核部分です。当サービスはLLMWebSearch/1.0 (+https://llmwebsearch.com/bot/)と名乗ります。ページリーダーのページで説明しています。

クライアントがすべてのWebリクエストに付けて送る名前です。実際の名前を明示するリーダーなら、サイトの所有者がそれを認識し、ルールを設定できます。

サイトのルートにあるテキストファイルで、robotsに取得してよいパスを伝えます。標準はRFC 9309です。当社のリーダーはrobots.txtを尊重します。LLMWebSearchとして名乗り、サイトが自身またはすべてのロボット向けに定めたルールに従い、読み取りを許可されていないページのコンテンツは除外します。

コンテンツをどのように利用してよいかを示すrobots.txt内の行です。例えばai-input=noはAIの入力としての利用を拒否します。robots.txtにContent-Signal: ai-input=noを設定しているサイトは、そのページのコンテンツが結果に含まれません。

ページの記事やドキュメントのテキストを残し、メニュー、フッター、Cookieバナー、広告を除くことで、モデルが重要な部分だけを読めるようにします。

#が見出しを、-がリスト項目を表す軽量なテキスト形式です。モデルは問題なく読め、同じページでもHTMLより少ないトークン数で済みます。

ウィンドウを持たず、コードで動かすブラウザです。JavaScriptが実行された後にしか現れないページのテキストを、リーダーが取得できるようにします。

有料購読者向けにコンテンツを保護するゲートです。リーダーはサインインせず、Paywallを回避することもありません。そのようなページはコンテンツなしで返されます。

結果のページが読み取られたか、読み取られなかった場合はその理由を示すフィールドです: ok、not_requested、blocked_by_robots、target_refused など、ドキュメントに記載されている値があります。

大規模言語モデル: テキストで学習し、テキストを生成するモデルです。知識は学習時点で止まるため、最近の情報には検索が必要です。

モデルに回答の根拠となる情報源を与え、それを引用するよう求めることです。ページ本文付きの検索結果は、Web上でグラウンディングする最も一般的な方法です。

関数呼び出しとも呼ばれます。モデルが web_search などのツールを、自身で選んだ引数とともに実行するよう要求し、あなたのコードがそれを実行して出力を返します。

Model Context Protocol: Claude Desktop や Cursor などのAIクライアントにツールを公開するためのオープン標準です。小さな MCP サーバーで検索APIをツールとしてラップできます。

モデルが次のステップを決定し、ツールを呼び出し、その結果を読み、タスクが完了するまで繰り返すプログラムです。Web検索がその最初のツールとなることがよくあります。

検索拡張生成: まず関連するテキストを取得し、プロンプトに入れてから生成します。Web検索APIを使えば、取得ステップがライブのWebになります。

多くの検索クエリを計画し、多くのページを読み、引用付きのレポートを書くエージェントパターンです。1つの質問に対して数十回の検索を実行できます。

モデルが一度に取り込めるテキストの量で、トークンで測られます。max_chars を設定すると、各ページからそのウィンドウに入る量を制限できます。

モデルが読み取り、課金の基準とする単位で、おおよそ短い単語1つかその一部に相当します。クリーンな Markdown は生の HTML より少ないトークンで済みます。

回答内の発言から、その出典へのリンクです。書かれた回答ではなく情報源を返すことで、モデルは実際に読んだ内容を正確に引用できます。

モデルが作り上げる、自信ありげな記述です。新鮮な情報源へのグラウンディングと引用の要求により減らせますが、完全にはなくなります。

各呼び出しで消費されるものです。1クレジットで検索1回分です。最大20件のランク付けされた結果を取得でき、上位3ページは本文抽出されてMarkdownで返されます。4〜10ページを読む場合は2クレジットです。エラーで終わった呼び出しは無料です。

5,000検索 から 1,000,000検索 までの、前払いのクレジットのまとまりです。検索クレジットに有効期限はありません。今月使わなかった分は来年も残ります。

残高に入金する暗号資産での支払いで、最低 $25 です。その後、残高からパックを購入します。

アカウントが1分あたりに実行できる呼び出し回数です。すべてのアカウントには1分あたりの呼び出し上限があり、ダッシュボードに表示されます。サポートに依頼すれば引き上げられます。

クライアントがアカウントなしで、1回の HTTP リクエストをステーブルコインで支払えるプロトコルです。一部の検索APIが対応していますが、LLMWebSearch は代わりに前払いの残高から支払われます。

KYC: ID書類やセルフィーなどの本人確認です。LLMWebSearch は一切求めません。引き続き適用される事項はKYC不要のページ]で説明しています。