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Búsqueda profunda


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API de búsqueda profunda

Totalmente compatible con el esquema de API de chat de OpenAI, simplemente intercambie api.openai.com con deepsearch.jina.ai para comenzar.
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Chatea con DeepSearch
Comprobación de vibraciones con una interfaz de chat sencilla. DeepSearch es ideal para preguntas complejas que requieren razonamiento iterativo, conocimiento del mundo o información actualizada.
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Mensajes
Una lista de mensajes entre el usuario y el asistente que comprende la conversación hasta el momento.
Adjuntar imagen/documento
Se admiten distintos tipos de mensajes (modalidades), como texto (.txt, .pdf), imágenes (.png, .webp, .jpeg). Se admiten archivos de hasta 10 MB y deben estar codificados en la URL de datos por adelantado.
{
  "role": "user",
  "content": "hi"
}

upload
Pedido
curl https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json"\
  -H "Authorization: Bearer " \
  -d @- <<EOFEOF
  {
    "model": "jina-deepsearch-v1",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi!"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "Hi, how can I help you?"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "what's the latest blog post from jina ai?"
        }
    ],
    "stream": true,
    "reasoning_effort": "medium",
    "max_attempts": 1,
    "no_direct_answer": false
  }
EOFEOF


info
Este es el último fragmento del flujo que contiene la respuesta final, las URL visitadas y el uso del token. Haga clic en el botón de arriba para obtener una respuesta en tiempo real.
download
Respuesta
fiber_manual_record 200 OK
timer
0.0 s
straighten
196,526 Fichas
{
  "id": "1742181758589",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "created": 1742181758,
  "model": "jina-deepsearch-v1",
  "system_fingerprint": "fp_1742181758589",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "delta": {
        "content": "The latest blog post from Jina AI is titled \"Snippet Selection and URL Ranking in DeepSearch/DeepResearch,\" published on March 12, 2025 [^1]. This post discusses how to improve the quality of DeepSearch by using late-chunking embeddings for snippet selection and rerankers to prioritize URLs before crawling. You can read the full post here: https://jina.ai/news/snippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch\n\n[^1]: Since our DeepSearch release on February 2nd 2025 we ve discovered two implementation details that greatly improved quality In both cases multilingual embeddings and rerankers are used in an in context manner operating at a much smaller scale than the traditional pre computed indices these models typically require  [jina.ai](https://jina.ai/news/snippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch)",
        "type": "text",
        "annotations": [
          {
            "type": "url_citation",
            "url_citation": {
              "title": "Snippet Selection and URL Ranking in DeepSearch/DeepResearch",
              "exactQuote": "Since our DeepSearch release on February 2nd 2025, we've discovered two implementation details that greatly improved quality. In both cases, multilingual embeddings and rerankers are used in an _\"in-context\"_ manner - operating at a much smaller scale than the traditional pre-computed indices these models typically require.",
              "url": "https://jina.ai/news/snippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch",
              "dateTime": "2025-03-13 06:48:01"
            }
          }
        ]
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  "usage": {
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    "completion_tokens": 27285,
    "total_tokens": 196526
  },
  "visitedURLs": [
    "https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch/blob/main/src/utils/url-tools.ts",
    "https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v3",
    "https://github.com/jina-ai/reader",
    "https://zilliz.com/blog/training-text-embeddings-with-jina-ai",
    "https://threads.net/@unwind_ai/post/DGmhWCVswbe/media",
    "https://twitter.com/JinaAI_/status/1899840196507820173",
    "https://jina.ai/news?tag=tech-blog",
    "https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/embeddings/jinaai_embeddings",
    "https://x.com/jinaai_",
    "https://x.com/JinaAI_/status/1899840202358784170",
    "https://tracxn.com/d/companies/jina-ai/__IQ81fOnU0FsDpagFjG-LrG0DMWHELqI6znTumZBQF-A/funding-and-investors",
    "https://jina.ai/models",
    "https://linkedin.com/posts/imohitmayank_jinaai-has-unveiled-the-ultimate-developer-activity-7300401711242711040-VD64",
    "https://medium.com/@tossy21/trying-out-jina-ais-node-deepresearch-c5b55d630ea6",
    "https://huggingface.co/jinaai/jina-clip-v2",
    "https://arxiv.org/abs/2409.10173",
    "https://milvus.io/docs/embed-with-jina.md",
    "https://seedtable.com/best-startups-in-china",
    "https://threads.net/@sung.kim.mw/post/DGhG-J_vREu/jina-ais-a-practical-guide-to-implementing-deepsearchdeepresearchthey-cover-desi",
    "https://elastic.co/search-labs/blog/jina-ai-embeddings-rerank-model-open-inference-api",
    "http://status.jina.ai/",
    "https://apidog.com/blog/recreate-openai-deep-research",
    "https://youtube.com/watch?v=QxHE4af5BQE",
    "https://sdxcentral.com/articles/news/cisco-engages-businesses-on-ai-strategies-at-greater-bay-area-2025/2025/02",
    "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-rag-applications-using-jina-embeddings-v2-on-amazon-sagemaker-jumpstart",
    "https://reddit.com/r/perplexity_ai/comments/1ejbdqa/fastest_open_source_ai_search_engine",
    "https://search.jina.ai/",
    "https://sebastian-petrus.medium.com/build-openais-deep-research-open-source-alternative-4f21aed6d9f0",
    "https://medium.com/@elmo92/jina-reader-transforming-web-content-to-feed-llms-d238e827cc27",
    "https://openai.com/index/introducing-deep-research",
    "https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/jina_search",
    "https://varindia.com/news/meta-is-in-talks-for-usd200-billion-ai-data-center-project",
    "https://varindia.com/news/Mira-Murati%E2%80%99s-new-AI-venture-eyes-$9-billion-valuation",
    "https://53ai.com/news/RAG/2025031401342.html",
    "https://arxiv.org/abs/2409.04701",
    "https://bigdatawire.com/this-just-in/together-ai-raises-305m-series-b-to-power-ai-model-training-and-inference",
    "https://github.blog/",
    "https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/660c3c5c8eec126bfc7aa326/MvwT9enRT7gOESHA_tpRj.jpeg",
    "https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/660c3c5c8eec126bfc7aa326/JNs_DrpFbr6ok_pSRUK4j.jpeg",
    "https://app.dealroom.co/lists/33530",
    "https://api-docs.deepseek.com/news/news250120",
    "https://sdxcentral.com/articles/news/ninjaone-raises-500-million-valued-at-5-billion/2025/02",
    "https://linkedin.com/sharing/share-offsite?url=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://twitter.com/intent/tweet?url=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create",
    "https://mp.weixin.qq.com/s/-pPhHDi2nz8hp5R3Lm_mww",
    "https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?id=9ed45a3ef6&u=7f57e683fa28b51bfc493d048",
    "https://automatio.ai/",
    "https://sdk.vercel.ai/docs/introduction",
    "https://app.eu.vanta.com/jinaai/trust/vz7f4mohp0847aho84lmva",
    "https://apply.workable.com/huggingface/j/AF1D4E3FEB",
    "https://facebook.com/sharer/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://facebook.com/sharer/sharer.php?u=http%3A%2F%2F127.0.0.1%3A3000%2Fen-US%2Fnews%2Fsnippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://reddit.com/submit?url=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://apply.workable.com/huggingface",
    "https://news.ycombinator.com/submitlink?u=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://news.ycombinator.com/submitlink?u=http%3A%2F%2F127.0.0.1%3A3000%2Fen-US%2Fnews%2Fsnippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://docs.github.com/site-policy/privacy-policies/github-privacy-statement",
    "https://discord.jina.ai/",
    "https://docs.github.com/site-policy/github-terms/github-terms-of-service",
    "https://bigdatawire.com/this-just-in/qumulo-announces-30-million-funding",
    "https://x.ai/blog/grok-3",
    "https://m-ric-open-deep-research.hf.space/",
    "https://youtu.be/sal78ACtGTc?feature=shared&t=52",
    "https://mp.weixin.qq.com/s/apnorBj4TZs3-Mo23xUReQ",
    "https://perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research",
    "https://githubstatus.com/",
    "https://github.blog/changelog/2021-09-30-footnotes-now-supported-in-markdown-fields",
    "https://openai.com/index/introducing-operator",
    "mailto:[email protected]",
    "https://resources.github.com/learn/pathways",
    "https://status.jina.ai/",
    "https://reuters.com/technology/artificial-intelligence/tencents-messaging-app-weixin-launches-beta-testing-with-deepseek-2025-02-16",
    "https://scmp.com/tech/big-tech/article/3298981/baidu-adopts-deepseek-ai-models-chasing-tencent-race-embrace-hot-start",
    "https://microsoft.com/en-us/research/articles/magentic-one-a-generalist-multi-agent-system-for-solving-complex-tasks",
    "javascript:UC_UI.showSecondLayer();",
    "https://resources.github.com/",
    "https://storm-project.stanford.edu/research/storm",
    "https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research",
    "https://youtu.be/vrpraFiPUyA",
    "https://chat.baidu.com/search?extParamsJson=%7B%22enter_type%22%3A%22ai_explore_home%22%7D&isShowHello=1&pd=csaitab&setype=csaitab&usedModel=%7B%22modelName%22%3A%22DeepSeek-R1%22%7D",
    "https://app.dover.com/jobs/jinaai",
    "http://localhost:3000/",
    "https://docs.cherry-ai.com/",
    "https://en.wikipedia.org/wiki/Delayed_gratification",
    "https://support.github.com/?tags=dotcom-footer",
    "https://docs.jina.ai/",
    "https://skills.github.com/",
    "https://partner.github.com/",
    "https://help.x.com/resources/accessibility",
    "https://business.twitter.com/en/help/troubleshooting/how-twitter-ads-work.html",
    "https://business.x.com/en/help/troubleshooting/how-twitter-ads-work.html",
    "https://support.twitter.com/articles/20170514",
    "https://support.x.com/articles/20170514",
    "https://t.co/jnxcxPzndy",
    "https://t.co/6EtEMa9P05",
    "https://help.x.com/using-x/x-supported-browsers",
    "https://legal.twitter.com/imprint.html"
  ],
  "readURLs": [
    "https://jina.ai/news/a-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch",
    "https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch",
    "https://huggingface.co/blog/open-deep-research",
    "https://jina.ai/news/snippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch",
    "https://x.com/jinaai_?lang=en",
    "https://jina.ai/news",
    "https://x.com/joedevon/status/1896984525210837081",
    "https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch/blob/main/src/tools/jina-latechunk.ts"
  ],
  "numURLs": 98
}

Chatea con DeepSearch

Comprobación de vibraciones con una interfaz de chat sencilla. DeepSearch es ideal para preguntas complejas que requieren razonamiento iterativo, conocimiento del mundo o información actualizada.
Acabamos de lanzar una nueva interfaz de usuario de DeepSearch que es ultrarrápida, minimalista y GRATUITA. ¡Échale un vistazo en https://search.jina.ai o haz clic en el botón a continuación para probarla!open_in_newVisita la nueva interfaz de usuario
Clientes de chat
Para obtener la mejor experiencia, recomendamos utilizar clientes de chat profesionales. DeepSearch es totalmente compatible con el esquema de API de chat de OpenAI, lo que facilita su uso con cualquier cliente compatible con OpenAI.
open_in_new
Chatwise
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Cherry Studio
open_in_new
Chatbox
open_in_new
LobeChat
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NextChat

¿Qué es DeepSearch?

DeepSearch combina la búsqueda web, la lectura y el razonamiento para realizar una investigación exhaustiva. Piense en él como un agente al que le asigna una tarea de investigación: realiza una búsqueda exhaustiva y realiza múltiples iteraciones antes de proporcionar una respuesta.

LLM estándar

attach_money
alrededor de 1000 tokens
access_time
alrededor de 1s
check
Respuestas rápidas a preguntas de conocimientos generales
close
No se puede acceder a información en tiempo real o posterior al entrenamiento

Las respuestas se generan puramente a partir de conocimientos previamente entrenados con una fecha límite fija.

RAG y LLM fundamentados

attach_money
alrededor de 10.000 tokens
access_time
alrededor de 3s
check
Preguntas que requieren información actual o específica del dominio
close
Tiene dificultades con preguntas complejas que requieren razonamiento de múltiples saltos.

Respuestas generadas al resumir los resultados de una búsqueda de una sola pasada
Puede acceder a información actual más allá del límite de capacitación

Búsqueda profunda

attach_money
alrededor de 500.000 tokens
access_time
Alrededor de los 50
check
Preguntas complejas que requieren investigación y razonamiento exhaustivos
info
Requiere más tiempo que los enfoques LLM o RAG simples

Agente autónomo que busca, lee y razona iterativamente
Decide dinámicamente los próximos pasos en función de los hallazgos actuales.
Autoevalúa la calidad de la respuesta antes de devolver los resultados
Puede realizar inmersiones profundas en temas a través de múltiples ciclos de búsqueda y razonamiento.

Precios de API

El precio de la API se basa en el uso de tokens. Una clave API le otorga acceso a todos los productos de Search Foundation.
Con la API de Jina Search Foundation
La forma más sencilla de acceder a todos nuestros productos. Recarga tokens a medida que avanzas.
Recarga esta clave API con más tokens
Dependiendo de su ubicación, es posible que se le cobre en USD, EUR u otras monedas. Se pueden aplicar impuestos.
Ingrese la clave API correcta para recargar
Entender el límite de velocidad
Los límites de velocidad son la cantidad máxima de solicitudes que se pueden realizar a una API en un minuto por dirección IP/clave API (RPM). Obtenga más información sobre los límites de velocidad para cada producto y nivel a continuación.
keyboard_arrow_down
Límite de velocidad
Los límites de velocidad se controlan de tres maneras: RPM (solicitudes por minuto) y TPM (tokens por minuto). Los límites se aplican por IP/clave API y se activan cuando se alcanza primero el umbral de RPM o TPM. Al proporcionar una clave API en el encabezado de la solicitud, controlamos los límites de velocidad por clave, no por dirección IP.
ProductoPunto final de APIDescripciónarrow_upwardSin clave APIkey_offcon clave APIkeycon clave API PremiumkeyLatencia mediaRecuento de uso de tokensSolicitud Permitida
API de lectorhttps://r.jina.aiConvertir URL a texto compatible con LLM20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9sCuente la cantidad de tokens en la respuesta de salida.GET/POST
API de lectorhttps://s.jina.aiBusque en la web y convierta los resultados en texto compatible con LLMblock100 RPMtrending_up1000 RPM2.5sCada solicitud cuesta una cantidad fija de tokens, a partir de 10000 tokensGET/POST
Búsqueda profundahttps://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completionsRazonar, buscar e iterar para encontrar la mejor respuesta.block50 RPM500 RPM56.7sCuente el número total de tokens en todo el proceso.POST
API de incrustaciónhttps://api.jina.ai/v1/embeddingsConvertir texto/imágenes en vectores de longitud fijablock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
help
Cuente la cantidad de tokens en la solicitud de entrada.POST
API de reclasificaciónhttps://api.jina.ai/v1/rerankClasificar documentos por consultablock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
help
Cuente la cantidad de tokens en la solicitud de entrada.POST
API de clasificadorhttps://api.jina.ai/v1/trainEntrenar un clasificador usando ejemplos etiquetadosblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
Los tokens se cuentan como: input_tokens × num_itersPOST
API de clasificador (Disparo cero)https://api.jina.ai/v1/classifyClasificar las entradas utilizando la clasificación de disparo ceroblock200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
Los tokens se cuentan como: input_tokens + label_tokensPOST
API de clasificador (Pocos disparos)https://api.jina.ai/v1/classifyClasifique las entradas utilizando un clasificador de pocos disparos entrenadoblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
Los tokens se cuentan como: input_tokensPOST
API de segmentaciónhttps://api.jina.ai/v1/segmentTokenizar y segmentar textos largos20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3sEl token no se cuenta como uso.GET/POST

Preguntas más frecuentes

¿Qué es DeepSearch?
keyboard_arrow_down
DeepSearch es una API LLM que realiza búsquedas, lecturas y razonamientos iterativos hasta que encuentra una respuesta precisa a una consulta o alcanza su límite de presupuesto de tokens.
¿En qué se diferencia DeepSearch de las capacidades de investigación profunda de OpenAI y Gemini?
keyboard_arrow_down
A diferencia de OpenAI y Gemini, DeepSearch se centra específicamente en brindar respuestas precisas mediante iteraciones en lugar de generar artículos extensos. Está optimizado para obtener respuestas rápidas y precisas a partir de búsquedas en la web profunda en lugar de crear informes completos.
¿Qué clave API necesito para utilizar DeepSearch?
keyboard_arrow_down
Necesita una clave API de Jina. Ofrecemos 10 millones de tokens gratis para nuevas claves API.
¿Qué sucede cuando DeepSearch alcanza su presupuesto de tokens? ¿Devuelve una respuesta incompleta?
keyboard_arrow_down
Genera una respuesta final basada en todo el conocimiento acumulado, en lugar de simplemente darse por vencido o devolver una respuesta incompleta.
¿DeepSearch garantiza respuestas precisas?
keyboard_arrow_down
No. Si bien utiliza un proceso de búsqueda iterativo para mejorar la precisión, la evaluación muestra que logra una tasa de aprobación del 75 % en las preguntas de la prueba, significativamente mejor que la línea de base del 0 % (gemini-2.0-flash), pero no perfecta.
¿Cuánto tiempo tarda una consulta típica de DeepSearch?
keyboard_arrow_down
Varía significativamente: las consultas pueden requerir entre 1 y 42 pasos, con un promedio de 4 pasos según los datos de evaluación. Eso equivale a 20 segundos. Las consultas simples pueden resolverse rápidamente, mientras que las preguntas de investigación complejas pueden implicar muchas iteraciones y hasta 120 segundos.
¿Puede DeepSearch funcionar con cualquier cliente compatible con OpenAI como Chatwise, CherryStudio o ChatBox?
keyboard_arrow_down
Sí, la API oficial de DeepSearch en deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions es totalmente compatible con el esquema de API de OpenAI, y utiliza "jina-deepsearch-v1" como nombre de modelo. Por lo tanto, es muy fácil cambiar de OpenAI a DeepSearch y usarla con clientes locales o cualquier cliente compatible con OpenAI. Recomendamos encarecidamente Chatwise para una experiencia perfecta.
¿Cuáles son los límites de velocidad para la API?
keyboard_arrow_down
Los límites de velocidad varían según el nivel de clave API y van desde 10 RPM hasta 30 RPM. Es importante tener esto en cuenta para aplicaciones con grandes volúmenes de consultas.
¿Cuál es el contenido dentro de la etiqueta <think>?
keyboard_arrow_down
DeepSearch envuelve los pasos de pensamiento en etiquetas XML ... y proporciona la respuesta final después, siguiendo el formato de transmisión de OpenAI pero con estos marcadores especiales para la cadena de pensamientos.
¿DeepSearch utiliza Jina Reader para búsquedas y lecturas web?
keyboard_arrow_down
Sí. Jina Reader se utiliza para búsquedas y lecturas web, lo que proporciona al sistema la capacidad de acceder y procesar contenido web de manera eficiente.
¿Por qué DeepSearch utiliza tantos tokens para mis consultas?
keyboard_arrow_down
Sí, el uso de tokens de DeepSearch en consultas complejas es indiscutiblemente alto: un promedio de 70 000 tokens en comparación con los 500 para las respuestas LLM básicas. Esto demuestra la profundidad de la investigación, pero también tiene implicaciones de costos.
¿Hay alguna forma de controlar o limitar el número de pasos?
keyboard_arrow_down
El sistema se controla principalmente por el presupuesto de tokens en lugar del conteo de pasos. Una vez que se excede el presupuesto de tokens, ingresa al modo Bestia para generar la respuesta final. Consulte reasoning_effort para obtener más detalles.
¿Qué tan confiables son las referencias en las respuestas?
keyboard_arrow_down
Las referencias se consideran tan importantes que si una respuesta se considera definitiva pero carece de referencias, el sistema continúa buscando en lugar de aceptar la respuesta.
¿Puede DeepSearch manejar preguntas sobre eventos futuros?
keyboard_arrow_down
Sí, pero con pasos de investigación extensos. El ejemplo de "quién será presidente en 2028" muestra que puede manejar preguntas especulativas a través de múltiples iteraciones de investigación, aunque no se garantiza la precisión de tales predicciones.

¿Cómo obtener mi clave API?

video_not_supported

¿Cuál es el límite de velocidad?

Límite de velocidad
Los límites de velocidad se controlan de tres maneras: RPM (solicitudes por minuto) y TPM (tokens por minuto). Los límites se aplican por IP/clave API y se activan cuando se alcanza primero el umbral de RPM o TPM. Al proporcionar una clave API en el encabezado de la solicitud, controlamos los límites de velocidad por clave, no por dirección IP.
ProductoPunto final de APIDescripciónarrow_upwardSin clave APIkey_offcon clave APIkeycon clave API PremiumkeyLatencia mediaRecuento de uso de tokensSolicitud Permitida
API de lectorhttps://r.jina.aiConvertir URL a texto compatible con LLM20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9sCuente la cantidad de tokens en la respuesta de salida.GET/POST
API de lectorhttps://s.jina.aiBusque en la web y convierta los resultados en texto compatible con LLMblock100 RPMtrending_up1000 RPM2.5sCada solicitud cuesta una cantidad fija de tokens, a partir de 10000 tokensGET/POST
Búsqueda profundahttps://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completionsRazonar, buscar e iterar para encontrar la mejor respuesta.block50 RPM500 RPM56.7sCuente el número total de tokens en todo el proceso.POST
API de incrustaciónhttps://api.jina.ai/v1/embeddingsConvertir texto/imágenes en vectores de longitud fijablock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
help
Cuente la cantidad de tokens en la solicitud de entrada.POST
API de reclasificaciónhttps://api.jina.ai/v1/rerankClasificar documentos por consultablock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
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Cuente la cantidad de tokens en la solicitud de entrada.POST
API de clasificadorhttps://api.jina.ai/v1/trainEntrenar un clasificador usando ejemplos etiquetadosblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
Los tokens se cuentan como: input_tokens × num_itersPOST
API de clasificador (Disparo cero)https://api.jina.ai/v1/classifyClasificar las entradas utilizando la clasificación de disparo ceroblock200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
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depende del tamaño de entrada
Los tokens se cuentan como: input_tokens + label_tokensPOST
API de clasificador (Pocos disparos)https://api.jina.ai/v1/classifyClasifique las entradas utilizando un clasificador de pocos disparos entrenadoblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
depende del tamaño de entrada
Los tokens se cuentan como: input_tokensPOST
API de segmentaciónhttps://api.jina.ai/v1/segmentTokenizar y segmentar textos largos20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3sEl token no se cuenta como uso.GET/POST
Preguntas comunes relacionadas con API
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¿Puedo usar la misma clave API para las API de lectura, inserción, reclasificación, clasificación y ajuste?
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Sí, la misma clave API es válida para todos los productos de la base de búsqueda de Jina AI. Esto incluye las API de lectura, incrustación, reclasificación, clasificación y ajuste, con tokens compartidos entre todos los servicios.
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¿Puedo monitorear el uso del token de mi clave API?
keyboard_arrow_down
Sí, el uso de tokens se puede monitorear en la pestaña "Clave API y facturación" ingresando su clave API, lo que le permite ver el historial de uso reciente y los tokens restantes. Si ha iniciado sesión en el panel de API, estos detalles también se pueden ver en la pestaña "Administrar clave API".
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¿Qué debo hacer si olvido mi clave API?
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Si ha perdido una clave recargada y desea recuperarla, comuníquese con el servicio de asistencia de jina.ai con su correo electrónico registrado para recibir asistencia. Se recomienda iniciar sesión para mantener su clave API almacenada de forma segura y de fácil acceso.
Contacto
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¿Caducan las claves API?
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No, nuestras claves API no tienen fecha de vencimiento. Sin embargo, si sospecha que su clave ha sido comprometida y desea retirarla, comuníquese con nuestro equipo de soporte para obtener ayuda. También puede revocar su clave en el panel de administración de claves API.
Contacto
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¿Puedo transferir tokens entre claves API?
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Sí, puedes transferir tokens de una clave premium a otra. Después de iniciar sesión en tu cuenta en el panel de administración de claves API, usa la configuración de la clave que deseas transferir para mover todos los tokens pagos restantes.
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¿Puedo revocar mi clave API?
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Sí, puedes revocar tu clave API si crees que se ha visto comprometida. Al revocar una clave, se deshabilitará de inmediato para todos los usuarios que la hayan almacenado, y todo el saldo restante y las propiedades asociadas quedarán inutilizables de forma permanente. Si la clave es una clave premium, tienes la opción de transferir el saldo restante pagado a otra clave antes de la revocación. Ten en cuenta que esta acción no se puede deshacer. Para revocar una clave, ve a la configuración de claves en el panel de control de administración de claves API.
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¿Por qué la primera solicitud de algunos modelos es lenta?
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Esto se debe a que nuestra arquitectura sin servidor descarga ciertos modelos durante períodos de bajo uso. La solicitud inicial activa o "calienta" el modelo, lo que puede tardar unos segundos. Después de esta activación inicial, las solicitudes posteriores se procesan mucho más rápido.
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¿Se utilizan los datos de entrada del usuario para entrenar sus modelos?
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Cumplimos con una estricta política de privacidad y no utilizamos los datos ingresados por los usuarios para entrenar nuestros modelos. También cumplimos con los estándares SOC 2 Tipo I y Tipo II, lo que garantiza altos estándares de seguridad y privacidad.
Preguntas comunes relacionadas con la facturación
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¿La facturación se basa en el número de sentencias o solicitudes?
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Nuestro modelo de precios se basa en la cantidad total de tokens procesados, lo que permite a los usuarios la flexibilidad de asignar estos tokens en cualquier cantidad de oraciones, ofreciendo una solución rentable para diversos requisitos de análisis de texto.
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¿Hay una prueba gratuita disponible para nuevos usuarios?
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Ofrecemos una prueba gratuita de bienvenida a los nuevos usuarios, que incluye diez millones de tokens para usar con cualquiera de nuestros modelos, gracias a una clave API generada automáticamente. Una vez alcanzado el límite de tokens gratuitos, los usuarios pueden comprar fácilmente tokens adicionales para sus claves API a través de la pestaña "Comprar tokens".
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¿Se cobran tokens por solicitudes fallidas?
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No, los tokens no se deducen por solicitudes fallidas.
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¿Qué métodos de pago se aceptan?
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Los pagos se procesan a través de Stripe y admiten una variedad de métodos de pago que incluyen tarjetas de crédito, Google Pay y PayPal para su comodidad.
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¿Está disponible la facturación para compras de tokens?
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Sí, se emitirá una factura a la dirección de correo electrónico asociada a su cuenta de Stripe tras la compra de tokens.
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710 Lakeway Dr, Ste 200, Sunnyvale, CA 94085, EE. UU.
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