Поиск в интернете

usellm поддерживает веб-поиск для любой модели: GPT-6, Claude, Gemini. Модель получает актуальные данные из интернета и включает ссылки на источники в ответ.

Быстрый старт

Chat Completions API

Добавьте плагин web в запрос:

curl -X POST "https://api.usellm.ru/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer <USELLM_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6-astra",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Последние новости о квантовых компьютерах"}
    ],
    "plugins": [{"id": "web"}]
  }'

import OpenAI from 'openai'

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.usellm.ru/v1',
  apiKey: '<USELLM_API_KEY>'
})

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: 'openai/gpt-6-astra',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Последние новости о квантовых компьютерах' }
  ],
  // @ts-ignore — plugins не входит в типы OpenAI SDK
  plugins: [{ id: 'web' }]
})

console.log(completion.choices[0].message.content)
console.log(completion.choices[0].message.annotations) // ссылки на источники

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.usellm.ru/v1",
    api_key="<USELLM_API_KEY>"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6-astra",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Последние новости о квантовых компьютерах"}
    ],
    extra_body={
        "plugins": [{"id": "web"}]
    }
)

print(completion.choices[0].message.content)
print(completion.choices[0].message.annotations)  # ссылки на источники

Responses API

Используйте tools с типом web_search_preview:

curl -X POST "https://api.usellm.ru/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer <USELLM_API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6-astra",
    "input": "Последние новости о квантовых компьютерах",
    "tools": [{"type": "web_search_preview"}]
  }'

const response = await fetch('https://api.usellm.ru/v1/responses', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer <USELLM_API_KEY>',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'openai/gpt-6-astra',
    input: 'Последние новости о квантовых компьютерах',
    tools: [{ type: 'web_search_preview' }]
  })
})

const data = await response.json()
console.log(data.output[0].content[0].text)
console.log(data.output[0].content[0].annotations) // ссылки на источники

import requests

response = requests.post(
    'https://api.usellm.ru/v1/responses',
    headers={'Authorization': 'Bearer <USELLM_API_KEY>'},
    json={
        'model': 'openai/gpt-6-astra',
        'input': 'Последние новости о квантовых компьютерах',
        'tools': [{'type': 'web_search_preview'}]
    }
)

data = response.json()
print(data['output'][0]['content'][0]['text'])
print(data['output'][0]['content'][0]['annotations'])  # ссылки на источники

Способы активации

Как работает

1. Запрос с плагином web: вы отправляете запрос с включённым веб-поиском
2. Определение типа модели: система проверяет, поддерживает ли модель нативный поиск
3. Выполнение поиска:
   • Для моделей с нативным поиском (OpenAI, Anthropic, xAI, Perplexity) активируется встроенный web search провайдера
   • Для остальных моделей (Gemini, DeepSeek и др.) поиск выполняется через Exa, и результаты добавляются в контекст модели
4. Ответ с цитатами: модель формирует ответ из найденных данных. Ссылки на источники возвращаются в annotations для обоих типов поиска

Формат ответа

Chat Completions API

Результаты поиска возвращаются в поле annotations:

{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "Квантовый компьютер IBM достиг рекордных показателей...",
      "annotations": [
        {
          "type": "url_citation",
          "url_citation": {
            "url": "https://example.com/quantum",
            "title": "IBM Quantum Breakthrough",
            "start_index": 0,
            "end_index": 55
          }
        }
      ]
    }
  }]
}

Responses API

{
  "id": "resp_abc123",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "output_text": "Квантовый компьютер IBM достиг рекордных показателей...",
  "output": [{
    "type": "message",
    "id": "msg_abc123",
    "status": "completed",
    "role": "assistant",
    "content": [{
      "type": "output_text",
      "text": "Квантовый компьютер IBM достиг рекордных показателей...",
      "annotations": [
        {
          "type": "url_citation",
          "url_citation": {
            "url": "https://example.com/quantum",
            "title": "IBM Quantum Breakthrough",
            "start_index": 0,
            "end_index": 55
          }
        }
      ]
    }]
  }]
}

Поля аннотации

Настройки плагина

Параметры

Поисковые движки

Пример с настройками

{
  "model": "google/gemini-3.8-flash",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Сравни последние релизы NVIDIA и AMD" }
  ],
  "plugins": [{
    "id": "web",
    "engine": "exa",
    "max_results": 3,
    "search_prompt": "Новости NVIDIA AMD GPU 2025-2026"
  }]
}

Usage и стоимость

Веб-поиск увеличивает количество prompt_tokens, так как контекст поиска добавляется в промпт модели. Для моделей с нативным поиском в usage также доступно поле server_tool_use:

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8465,
    "completion_tokens": 342,
    "total_tokens": 8807,
    "server_tool_use": {
      "web_search_requests": 1
    },
    "cost_rub": 1.07,
    "cost": 1.07
  }
}

Поля cost_rub и cost содержат стоимость запроса в рублях, списанную с баланса.

Различия аннотаций: нативный поиск vs Exa

Совместимость

Нативный веб-поиск поддерживается моделями от 4 провайдеров. Для остальных моделей используется поиск через Exa.

Советы

Следующие шаги