Ai Search API
AI Search API: 실시간 웹 데이터를 활용한 AI
AI Search API는 실시간 웹 데이터를 통해 LLM 및 AI 에이전트를 지원하는 비용 효율적인 검색 API입니다. 요청당 단 0.00085달러의 초저렴 가격으로 소규모 테스트부터 대량 생산에 이르기까지 모든 작업에 적합합니다. 이 API는 사용자 요청을 간편하게 처리하며, 정확하고 신속한 데이터 요약 서비스를 제공합니다. 99.9%의 가동률을 자랑하며, 다양한 프로그래밍 언어에서 간편하게 통합할 수 있습니다. AI 트레이닝을 위한 최상의 정보와 사용자 컨텍스트를 제공합니다. 모든 과정은 한 번의 API 호출로 가능하며, 웹 대상을 손쉽게 제어할 수 있습니다.
2025-08-16
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Ai Search API 제품정보
AI Search API
What's AI Search API
AI Search API는 실시간 웹 데이터를 활용하여 LLM(대규모 언어 모델) 및 AI 에이전트를 지원하는 비용 효율적인 검색 API입니다. 기존의 고비용 솔루션과는 달리, 우리의 서비스는 요청당 단 $0.00085, 즉 1,000개의 쿼리에 대해 $0.85의 초저렴 가격을 자랑합니다. 저렴한 가격 덕분에 AI 개발자들은 소규모 테스트에서부터 고용량의 프로덕션에 이르기까지 유연하게 사용 가능합니다.
Features
비용 효율성
AI Search API는 요청당 단 $0.00085의 가격으로 서비스됩니다. 이를 통해 예산에 부담을 주지 않고도 서비스 이용이 가능합니다.
빠른 응답 시간
약 5초의 빠른 응답시간을 제공하여 사용자가 즉각적으로 필요한 정보를 얻을 수 있게 합니다.
높은 가용성
99.9%의 가동률을 자랑하여 항상 안정적인 서비스를 보장합니다.
간편한 통합
사용자가 제공하는 API 호출 한 번으로 데이터 요약, 검색, 스크래핑 및 AI 요약 처리를 네이티브로 지원합니다. 이를 통해 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
Use Case
AI Search API는 다음과 같은 다양한 상황에서 유용하게 활용될 수 있습니다:
- AI 어시스턴트: 사용자의 요청에 대한 신속하고 정확한 응답을 제공합니다.
- 콘텐츠 제작: 다양한 출처에서 정보를 수집하여 간결한 요약본을 만들어 클라이언트에게 제공합니다.
- 학술 연구: 신뢰할 수 있는 자료를 기반으로 정확한 데이터 분석 및 보고서를 작성하는 데 유용합니다.
FAQ
AI Search API를 어떻게 사용할 수 있나요?
AI Search API는 개발자가 API를 호출하여 쉽게 사용할 수 있습니다. 사용자 요청과 컨텍스트를 포함한 JSON 객체를 POST 방식으로 전송하면 됩니다.
API 호출 샘플은 어떻게 되나요?
아래는 Python에서 AI Search API를 호출하는 샘플 코드입니다: python import requests
response = requests.post( 'https://api.aisearchapi.io/v1/search', headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}, json={ 'prompt': 'your search query', 'context': [{'role': 'user', 'content': 'user conversation context for the LLM'}] } )
얼마나 자주 쿼리를 보낼 수 있나요?
AI Search API는 높은 처리량을 지원하므로, 필요에 따라 쿼리를 자유롭게 발송할 수 있습니다. 그러나 비용 측면을 고려하여 사용 계획을 세우는 것이 좋습니다.
How to Use
AI Search API는 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다:
- cURL: API를 쉽게 사용할 수 있는 간단한 방법입니다.
- Node.js, Python, Java, PHP: 여러 언어에서 손쉽게 통합할 수 있는 샘플 코드를 제공합니다.
cURL 예시
bash
curl -X POST "https://api.aisearchapi.io/v1/search"
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"prompt": "your search query", "context": [{"role": "user", "content": "user conversation context for the LLM"}]}"
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