Các nhóm xây dựng gì với một web search API cho AI agent?

Bốn công việc này có điểm gì chung?

Mỗi công việc đều cần các từ trên trang, không chỉ một danh sách link. Một đoạn trích 160 ký tự hiếm khi chứa con số, ngày tháng hay điều kiện mà model phải trích dẫn. Vì vậy hầu hết các stack đều dùng hai dịch vụ: một API tìm kiếm để tìm URL và một trình đọc để lấy nội dung.

LLMWebSearch gộp hai bước lại. Một lệnh gọi vừa chạy tìm kiếm web trực tiếp vừa đọc những trang đầu tiên tìm được. Mỗi kết quả mang theo vị trí, tiêu đề, URL, host, snippet và, khi trang đã được đọc, nội dung chính của trang dưới dạng Markdown hoặc văn bản thuần kèm số từ và ngày xuất bản nếu biết. Agent nhận được văn bản có thể trích dẫn ngay trong cùng một lần gọi, và bạn chỉ nhận một hóa đơn.

Nhu cầu chung còn lại là kiểm soát. Bạn quyết định bao nhiêu kết quả trả về (max_results), bao nhiêu trang được đọc (read) và mỗi trang được dài bao nhiêu (max_chars). Ba con số này quyết định cả chi phí token phía model của bạn lẫn chi phí credit phía chúng tôi.

Cấu hình nào phù hợp với từng trường hợp sử dụng?

Hãy bắt đầu từ các giá trị mặc định và thay đổi từng thứ một.

• Công cụ cho agent. Giữ max_results=5 và read=3, giới hạn trang ở 3.000 đến 5.000 ký tự. Agent gọi công cụ thường xuyên, nên câu trả lời ngắn giúp context luôn gọn.
• Nghiên cứu chuyên sâu. Nhiều lượt tìm kiếm nhỏ hiệu quả hơn vài lượt lớn. Dùng read=3 mỗi truy vấn và chạy nhiều truy vấn hơn. Chỉ tăng read khi một truy vấn phải bao quát sâu một chủ đề hẹp.
• RAG. Yêu cầu trang dài hơn (max_chars khoảng 12.000) và tự chia nhỏ (chunk). Thêm include_domains khi câu trả lời phải đến từ các nguồn đã biết.
• Giám sát tin tức. Đặt topic=news và time_range=day, rồi loại bỏ những URL bạn đã thấy. Đọc ba bài mỗi truy vấn để tóm tắt những gì đã thay đổi.

Mọi bộ lọc được liệt kê trong tài liệu tham khảo tìm kiếm.

Tôi nên chọn gói đầu tiên với dung lượng bao nhiêu?

Nhân số tác vụ mỗi ngày với số lượt tìm kiếm mỗi tác vụ, rồi nhân với 30. Một trợ lý trả lời 100 câu hỏi mỗi ngày với 4 lượt tìm kiếm mỗi câu cần khoảng 12.000 lượt tìm kiếm một tháng. Con số đó vừa với 25.000 lượt tìm kiếm và còn dư cho tháng thứ hai.

Credit không hết hạn vào cuối chu kỳ thanh toán. Credit tìm kiếm không có ngày hết hạn: phần bạn không dùng trong tháng này vẫn còn đó vào năm sau. Một gói nhỏ mua cho bản thử nghiệm vẫn giữ nguyên giá trị cho đến khi dự án phát triển. Hướng dẫn chi phí phân tích ba trường hợp lớn hơn và so sánh với các API khác cùng các công cụ tìm kiếm tích hợp sẵn trong model.