Parallel Search API
Поисковый API для ИИ-агентов с выдачей сжатых смысловых выжимок вместо сырого веба
Обычный веб-поиск заваливает контекстное окно языковой модели десятками килобайтов разметки, сквозной навигацией и рекламным мусором. Parallel Search API решает проблему на уровне собственной поисковой базы: сервис индексирует миллиарды публичных страниц и отдает агентам не просто ссылки, а плотные сжатые выжимки в чистом Markdown. Вместо громоздких ключевых конструкций с операторами модель передает системе цель обычным языком, получая обратно материалы, ранжированные по смысловой плотности.
Что умеет
- Поиск по смыслу задачи: формулирование поисковых интентов естественным языком вместо ручной подборки ключевых слов.
- Компактные контекстные выжимки: подготовка очищенных текстовых фрагментов, оптимизированных под лимиты контекстного окна LLM.
- Извлечение сложного контента: сбор информации из тяжелых страниц на JavaScript, документов PDF и ресурсов под защитой капчи.
- Фильтрация источников: белый и черный списки доменов для точечного ограничения выдачи.
- Политики свежести данных: настройка триггеров давности страниц и ограничение тайм-аутов на поиск.
- Приватность данных: соответствие стандарту SOC 2 Type 2, нулевой срок хранения запросов и запрет на использование клиентских данных для обучения моделей.
Цены и доступ
Сервис предоставляет тестовый объем до 80 000 бесплатных поисковых запросов. Платный тариф рассчитывается по факту: 0,001 доллара за запрос с десятью результатами плюс 0,001 доллара за каждую извлеченную веб-страницу.
По-нашему, решение оценят команды, создающие автономных агентов для визуальных ресерчей, мониторинга индустрии и сборки сложных брифов. Когда модель тратит ресурсы на анализ фактов, а не на чистку тегов, рабочий процесс ускоряется в разы.
