# API de pesquisa por IA para LLMs: os resultados e as páginas por trás deles

> API de pesquisa por IA para LLMs e agentes: uma chamada retorna resultados web e páginas em Markdown, a partir de US$ 1,20/1K pesquisas. Sem KYC.

- URL: https://llmwebsearch.com/pt/ai-search-api/
- Última atualização: 2026-10-22
- Editor: LLMWebSearch (https://llmwebsearch.com)

Uma API de pesquisa feita para modelos, não para pessoas. Uma chamada faz uma pesquisa web ao vivo, lê as principais páginas e retorna o texto delas em Markdown, pronto para colocar em um prompt. Sem KYC — sem documento, sem selfie, sem papelada. Pague com cripto.

**Resposta rápida — Qual é a melhor forma de dar pesquisa web ao vivo a um LLM?**

Dar a ele uma API de pesquisa que retorna fontes que ele possa ler. **LLMWebSearch** é uma API de pesquisa por IA para LLMs: uma chamada faz uma pesquisa web ao vivo e retorna até 20 resultados ranqueados, com as 3 principais páginas em Markdown. Em outubro de 2026, custa US$ 9,25 por 5.000 pesquisas e US$ 1,20/1K pesquisas em 1 milhão. Sem KYC; pague com cripto.

## A API de pesquisa por IA em resumo

| Atributo | Valor |
| --- | --- |
| Endpoint | `POST https://llmwebsearch.com/api/v1/search` (GET também funciona, com os mesmos nomes) |
| Entrada | `q`, mais `max_results`, `read`, `format`, `max_chars`, `topic`, `time_range`, `country`, `language`, `include_domains` e `exclude_domains` opcionais |
| Saída | Cada resultado traz sua posição, título, URL, host, snippet e, quando foi lida, o conteúdo principal da página em Markdown ou texto simples com a contagem de palavras e a data de publicação quando conhecida |
| Resultados | Os resultados vêm de uma pesquisa na web ao vivo, executada no momento da sua chamada, na ordem em que o mecanismo de pesquisa os classifica; nada é servido de um índice antigo |
| Preço | Um crédito paga uma pesquisa: até 20 resultados classificados, com as páginas dos 3 primeiros lidas e devolvidas em Markdown. Ler de 4 a 10 páginas custa 2 créditos. Uma chamada que termina em erro não custa nada |
| Resposta | A API retorna fontes, não uma resposta escrita: o seu próprio modelo lê as páginas, escreve a resposta e cita as URLs |
| Acesso às páginas | Nosso leitor respeita o robots.txt: ele se identifica como LLMWebSearch, segue as regras que um site escreve para ele ou para todos os robôs e deixa de fora o conteúdo de qualquer página que não tem permissão para ler |

## Por que os modelos precisam de mais do que uma lista de links?

Uma lista de links diz ao modelo onde procurar, não o que está lá. Um snippet de 150 caracteres raramente contém a data, o número ou o passo sobre o qual o usuário perguntou. Por isso, a maioria dos agentes faz uma pesquisa seguida de uma segunda ferramenta que busca cada página, limpa e recorta o conteúdo.

LLMWebSearch junta essas etapas em uma chamada. As principais páginas voltam em Markdown, com navegação, anúncios e banners de cookies removidos, e cada uma traz um `word_count`. Seu agente gasta os tokens com conteúdo, e você paga por uma chamada em vez de quatro.

## Como é uma resposta?

Cada resultado tem sua posição, título, URL, host e snippet. Os primeiros `read` resultados também trazem `content` e `word_count`, além de `published_at` quando a página ou o motor de pesquisa fornece uma data. Um campo `content_status` diz o que aconteceu com cada página: `ok`, `not_requested`, `blocked_by_robots`, `blocked_by_site_policy`, `target_refused`, `fetch_failed` ou `fetch_timeout`. Os valores abaixo são ilustrativos.

*Resposta (encurtada)*

```json
{
  "query": "rotate api key without downtime",
  "created_at": "2026-10-22T09:14:03Z",
  "credits_used": 1,
  "results": [
    {
      "position": 1,
      "title": "Rotating API keys",
      "url": "https://docs.example.com/keys/rotation",
      "host": "docs.example.com",
      "snippet": "Create a second key, deploy it, then revoke the first one.",
      "published_at": "2026-09-12",
      "content_status": "ok",
      "content": "# Rotating API keys\n\n## Zero-downtime rotation\n\n1. Create a second key\n2. Deploy it to every service\n3. Revoke the old key",
      "word_count": 812
    },
    {
      "position": 2,
      "title": "A key rotation checklist for production",
      "url": "https://blog.example.org/key-rotation",
      "host": "blog.example.org",
      "snippet": "Keep two keys active while services switch over.",
      "content_status": "blocked_by_robots"
    }
  ]
}
```

## Como chamo a API do meu código?

Envie a consulta como JSON com sua chave como token Bearer. O exemplo em Python abaixo pede 5 resultados e lê os 3 primeiros, limitados a 4.000 caracteres cada. O [início rápido](https://llmwebsearch.com/pt/docs/) tem a mesma chamada em Node.js e curl.

*Python*

```python
import os
import requests

resp = requests.post(
    "https://llmwebsearch.com/api/v1/search",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['LLMWEBSEARCH_API_KEY']}"},
    json={"q": "rotate api key without downtime", "max_results": 5, "read": 3, "max_chars": 4000},
    timeout=60,
)
resp.raise_for_status()
for r in resp.json()["results"]:
    print(r["position"], r["title"], r["url"], r["content_status"])
```

## Quais filtros um agente pode usar?

Escolha o país e o idioma dos resultados, um intervalo de tempo (último dia, semana, mês ou ano), resultados da web ou de notícias, e domínios para incluir ou excluir.

- `time_range`: `day`, `week`, `month` ou `year`, para perguntas sobre eventos recentes.
- `topic`: `news` retorna artigos com suas datas; veja a [API de pesquisa de notícias](https://llmwebsearch.com/pt/news-search-api/).
- `include_domains` e `exclude_domains`: até 20 cada, para ficar na documentação oficial ou descartar um site ruidoso.
- `country` e `language`: o mercado cujos resultados você quer, como `de` e `de`.
- `max_chars`: o máximo de texto por página, de 500 a 50.000 caracteres.

## Quantas páginas um agente deve ler por pesquisa?

Três é um bom padrão, e é o que um crédito cobre. A maioria das perguntas factuais se resolve nas primeiras páginas, e três fontes permitem que o modelo confira um número. Aumente `read` para 5 ou 10 em perguntas de pesquisa em que as fontes divergem; essa pesquisa custa 2 créditos.

Defina `read` como 0 quando o agente só precisa de links, por exemplo para escolher qual URL abrir em seguida. Aí chame [`/extract`](https://llmwebsearch.com/pt/docs/extract/) nas URLs que ele escolheu.

## O que acontece com páginas que um site não quer que sejam lidas?

Elas voltam como resultados sem conteúdo. Nosso leitor respeita o robots.txt: ele se identifica como LLMWebSearch, segue as regras que um site escreve para ele ou para todos os robôs e deixa de fora o conteúdo de qualquer página que não tem permissão para ler. Um site que define Content-Signal: ai-input=no no seu robots.txt mantém as suas páginas fora do conteúdo dos seus resultados.

Quando um site recusa o nosso leitor, o resultado volta sem conteúdo e com o status do site: nunca resolvemos CAPTCHAs, não entramos em contas nem contornamos um bloqueio ou um paywall. O campo `content_status` informa ao seu agente por que uma página está faltando, para que ele possa usar o snippet ou passar ao próximo resultado. Os donos de sites podem saber mais sobre nosso leitor na [página do bot](https://llmwebsearch.com/pt/bot/).

## Quanto custa a API de pesquisa por IA?

5.000 pesquisas custam US$ 9,25, 25.000 pesquisas custam US$ 41,25 e 1.000.000 pesquisas custam US$ 1.200, em outubro de 2026. A [comparação com data](https://llmwebsearch.com/pt/compare/web-search-api-pricing/) coloca esses preços ao lado de outras 14 APIs.

| Plano | Quantidade | Preço | Preço por unidade |
| --- | --- | --- | --- |
| Experimente | 5.000 pesquisas | US$ 9,25 | US$ 1,85/1K pesquisas |
| Desenvolvedor | 25.000 pesquisas | US$ 41,25 | US$ 1,65/1K pesquisas |
| Produção | 100.000 pesquisas | US$ 145 | US$ 1,45/1K pesquisas |
| Volume | 1.000.000 pesquisas | US$ 1.200 | US$ 1,20/1K pesquisas |

Em todos os planos: As 3 principais páginas lidas em Markdown · Filtros de país, idioma, hora e domínio · Chamadas com falha não são cobradas · Os créditos nunca expiram

**Antes de pagar**

- Recarga mínima de US$ 25. Recarregue uma vez com cripto e depois compre qualquer plano usando seu saldo.
- O dinheiro no seu saldo não expira e compra créditos de pesquisa quando você quiser. Quando um pack é mais barato que o valor mínimo de recarga, a parte que você pagou apenas para atingir esse mínimo volta para você, mediante solicitação, em até 30 dias após o pagamento, em USDT ou USDC, desde que ainda não tenha sido gasta. O restante do saldo não é devolvido, a menos que a lei exija.
- Creditado assim que seu pagamento é verificado na blockchain. Tempo habitual de confirmação da rede: BTC ≈ 20 min · USDT TRC-20 ≈ 1 min · USDT ERC-20 ≈ 5 min · USDC ERC-20 ≈ 5 min · ETH ≈ 5 min · SOL ≈ 1 min · LTC ≈ 15 min

## Perguntas sobre API de pesquisa com IA

### Uma API de pesquisa com IA é o mesmo que uma API de SERP?

Não. Uma API de SERP retorna a página de pesquisa como dados: links, snippets, anúncios e caixas. Uma API de pesquisa com IA também lê as páginas e retorna o texto delas, para que um modelo possa usá-lo diretamente. LLMWebSearch retorna resultados classificados mais o conteúdo das principais páginas.

### A LLMWebSearch tem seu próprio índice de pesquisa?

Não. Os resultados vêm de uma pesquisa na web ao vivo, executada no momento da sua chamada, na ordem em que o mecanismo de pesquisa os classifica; nada é servido de um índice antigo. Nosso trabalho é ler e limpar as páginas e retorná-las em um formato que um modelo possa usar.

### Posso armazenar os resultados?

Não treinamos nenhum modelo com as suas consultas ou com o que a API retorna, e não adicionamos nenhuma regra própria contra armazenar resultados; os direitos dos sites cujas páginas você lê continuam valendo. Verifique os termos de cada site antes de republicar o texto dele.

### Com quais modelos funciona?

Com qualquer um deles. A API retorna JSON e Markdown, então funciona com modelos OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Llama ou Qwen. Veja a [ferramenta de function calling da OpenAI](https://llmwebsearch.com/pt/docs/openai/) e o [servidor MCP](https://llmwebsearch.com/pt/docs/mcp/).

---

LLMWebSearch: O LLMWebSearch é uma API de pesquisa na web para agentes de IA que retorna resultados classificados com o conteúdo das principais páginas em Markdown, pago com cripto sem envio de documentos. Os créditos pré-pagos a partir de US$ 1,20/1K pesquisas nunca expiram. Sem KYC — sem documento, sem selfie, sem comprovantes. Pague com cripto.