체험
검색 5,000회
US$9.25
US$1.85/1K 검색
- 에이전트 하나에 연결
- 가장 큰 팩과 동일한 API
- 크레딧은 만료되지 않음
사용 사례 · 뉴스 모니터링 · topic=news, time_range=day
시장이나 경쟁사, 규제를 지켜본다는 것은 매일 같은 검색을 돌리고 무엇이 새로운지 알아차리는 일입니다. 페이지 본문까지 가져오는 뉴스 검색은 그 번거로운 일을 짧은 스크립트와 매일의 다이제스트로 바꿔 줍니다.
빠른 답변
검색 API로 뉴스를 어떻게 모니터링합니까?
고정된 검색 쿼리 목록을 하루에 한 번, 지난 하루의 뉴스 결과로 실행하고, 아직 보지 못한 URL만 남긴 뒤 새 기사를 요약하세요. LLMWebSearch은 첫 3개 기사를 Markdown으로 읽은 뉴스 결과를 검색 쿼리당 크레딧 1개로 반환합니다. 매일 확인하는 주제 50개면 월 약 1,500 크레딧이며, US$1.20/1K 검색부터입니다. KYC 없이, 암호화폐로 결제.
세 가지 파라미터가 대부분의 일을 합니다. topic=news은 일반 웹페이지 대신 뉴스 결과를 요청합니다. time_range=day은 지난 하루의 항목만 유지합니다. read=3는 첫 3개 기사의 본문을 반환하므로 각 링크를 열지 않고도 요약할 수 있습니다.
스케줄러가 하루에 한 번, 빠르게 움직이는 주제라면 몇 시간마다 스크립트를 실행합니다. 각 실행은 같은 검색 쿼리를 보내고, URL을 이미 본 것들과 비교해 새로운 것만 보고합니다.
짧고 구체적인 검색 쿼리가 가장 잘 작동합니다. 이름과 사건을 결합하세요: 기업과 "인수", 제품과 "리콜", 법률과 "개정". 광범위한 검색 쿼리는 매일 같은 대형 매체만 반환해 관심 있는 기사를 가립니다.
검색 쿼리를 대상별로 묶으세요. 법무팀, 제품팀, 영업팀은 각기 다른 다이제스트를 원합니다. 하나의 스크립트가 각 검색 쿼리에 대상을 태그해 세 가지를 모두 만들 수 있습니다.
필요한 뉴스가 지역 뉴스라면 country과 language을 사용하세요, 예를 들어 프랑스어 보도에는 country=fr와 language=fr을 사용합니다.
// 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}`);이미 보고한 URL 목록을 저장해 두고 다음 실행에서 건너뛰세요. 위 스크립트는 그 목록을 작은 JSON 파일에 저장합니다. 데이터베이스 테이블도 같은 방식으로 동작합니다.
같은 스토리가 종종 여러 매체에 각자의 URL로 등장합니다. 제목의 단어가 대부분 겹치는 결과를 묶고, 하나의 헤드라인에 여러 링크를 함께 보여주세요. published_at 필드는 그룹의 순서를 정하고 최초 보도를 식별하는 데 도움이 됩니다.
몇 주가 지나면 오래된 URL을 지워 파일이 끝없이 커지지 않게 하세요. time_range보다 오래된 스토리는 어차피 다시 나올 수 없습니다.
새 기사를 고정된 지시와 함께 모델에 보내세요. 스토리마다 한 줄, 무슨 일이 있었는지, 누가 관련되어 있는지, 출처 번호를 적습니다. 같은 사건을 다루는 항목은 병합하도록 모델에 요청하세요.
기사 본문이 이미 결과에 들어 있으므로, 모델은 헤드라인이 시사하는 내용이 아니라 기사가 실제로 말하는 바를 요약합니다. max_chars를 3,000 정도로 두어 각 기사를 짧게 유지하세요. 뉴스 기사의 첫 문단들이 핵심을 담고 있습니다.
페이월이나 로그인 뒤에 있는 기사, 그리고 저희 리더의 접근을 거부하는 사이트입니다. 이런 결과도 제목, URL, 스니펫과 함께 표시되며, 그 격차를 설명하는 content_status가 붙습니다.
저희 리더는 robots.txt를 준수합니다. 자신을 LLMWebSearch로 소개하고, 사이트가 리더를 위해 또는 모든 로봇을 위해 작성한 규칙을 따르며, 읽기가 허용되지 않은 페이지의 콘텐츠는 제외합니다. 사이트가 저희 리더를 거부하면, 결과는 콘텐츠 없이 해당 사이트의 상태와 함께 반환됩니다. 저희는 CAPTCHA를 풀거나 계정에 로그인하거나 차단 또는 페이월을 우회하지 않습니다. 페이월이 있는 매체라면 헤드라인과 스니펫만으로도 스토리를 표시하기에 충분한 경우가 많고, 구독자는 나머지를 읽을 수 있습니다.
실행당 검색 쿼리 하나에 크레딧 1개입니다. 50개의 검색 쿼리를 하루에 한 번 확인하면 한 달에 약 1,500 크레딧을 사용합니다. US$9.25 기준 검색 5,000회라면 그 일정을 석 달 커버합니다.
세 시간마다 확인하면 횟수가 여덟 배가 됩니다. 같은 50개 검색 쿼리에 한 달 약 12,000 크레딧입니다. US$41.25 기준 검색 25,000회라면 두 달을 커버합니다. 빈번한 확인은 시간 단위가 중요한 소수의 주제에만 아껴 두세요.
검색 쿼리 수 × 하루 실행 횟수 × 30일. 검색 크레딧에는 만료일이 없습니다. 이번 달에 사용하지 않은 크레딧은 내년에도 그대로 남아 있습니다.
검색 5,000회
US$9.25
US$1.85/1K 검색
검색 25,000회
US$41.25
US$1.65/1K 검색
검색 100,000회
US$145
US$1.45/1K 검색
모든 요금제에 포함: 상위 3개 페이지를 Markdown으로 읽기 · 국가, 언어, 시간, 도메인 필터 · 실패한 호출은 과금되지 않음 · 크레딧은 만료되지 않음
예. Schedule 트리거와 검색 endpoint를 가리키는 HTTP Request 노드를 사용하세요. n8n 페이지에 설정이 나와 있습니다.
결과는 호출하는 순간 실행되는 실시간 웹 검색에서 나오며, 검색 엔진이 매기는 순서대로 제공됩니다. 오래된 인덱스에서 제공되는 것은 없습니다. time_range=day을 사용하면 지난 하루 동안의 항목만 유지됩니다.
예. 검색 쿼리마다 language와 country를 설정하면 하나의 스크립트로 여러 시장을 추적할 수 있습니다.
각 결과에는 순위, 제목, URL, 호스트, 스니펫이 포함되며, 페이지를 읽은 경우에는 해당 페이지의 본문이 Markdown 또는 일반 텍스트로, 단어 수와 알려진 경우 발행일과 함께 포함됩니다.
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