API de DeepSearch
api.openai.com por deepsearch.jina.ai para empezar.{
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Guía de parámetros de DeepSearch
Control de calidad
En DeepSearch, generalmente existe un equilibrio: cuantos más pasos da el sistema, mayor es la calidad de los resultados, pero también se consumen más tokens. Esta mejora en la calidad se debe a búsquedas más amplias y exhaustivas, así como a una reflexión más profunda. Cuatro parámetros principales controlan la calidad de DeepSearch: budget_tokens, max_attempts, team_size y reasoning_effort. El parámetro reasoning_effort es esencialmente una combinación preestablecida de budget_tokens y max_attempts, cuidadosamente ajustada. Para la mayoría de los usuarios, ajustar reasoning_effort es el método más sencillo.
Presupuesto de tokens
budget_tokens establece el número máximo de tokens permitidos para todo el proceso de DeepSearch. Esto abarca todas las operaciones, incluyendo búsquedas web, lectura de páginas web, reflexión, resumen y escritura de código. Un presupuesto mayor se traduce naturalmente en una mejor calidad de respuesta. El proceso de DeepSearch se detendrá cuando se agote el presupuesto o se encuentre una respuesta satisfactoria, lo que ocurra primero. Si el presupuesto se agota primero, recibirá una respuesta, pero podría no ser la respuesta final y completamente refinada, ya que no ha superado todas las comprobaciones de calidad definidas por max_attempts.
Máximo de intentos
max_attempts determina cuántas veces el sistema reintentará resolver un problema durante el proceso de DeepSearch. Cada vez que DeepSearch genera una respuesta, debe superar ciertas pruebas de calidad definidas por un evaluador interno. Si la respuesta no supera estas pruebas, el evaluador proporciona retroalimentación, y el sistema la utiliza para continuar buscando y refinando la respuesta. Un valor de max_attempts demasiado bajo significa que obtendrá resultados rápidamente, pero la calidad puede verse afectada, ya que la respuesta podría no superar todas las comprobaciones de calidad. Un valor demasiado alto puede hacer que el proceso parezca atascado en un bucle sin fin de reintentos, donde sigue intentándolo y fallando.
El sistema devuelve una respuesta final cuando se agota budget_tokens o se alcanza max_attempts (lo que ocurra primero), o cuando la respuesta supera todas las pruebas y aún le quedan presupuesto e intentos.
Tamaño del equipo
team_size afecta la calidad de forma fundamentalmente distinta a max_attempts y budget_tokens. Cuando team_size se establece en más de uno, el sistema descompone el problema original en subproblemas y los investiga de forma independiente. Se trata de un patrón map-reduce, en el que un trabajo grande se divide en tareas más pequeñas que se ejecutan en paralelo. La respuesta final es entonces una síntesis de los resultados de cada agente. Lo llamamos «team_size» porque simula un equipo de investigación donde varios agentes investigan diferentes aspectos del mismo problema y colaboran en un informe final.
Tenga en cuenta que el consumo de tokens de todos los agentes cuenta para el total de budget_tokens, pero cada agente tiene un max_attempts independiente. Esto significa que con un team_size mayor pero los mismos budget_tokens, los agentes podrían devolver respuestas antes de lo esperado debido a limitaciones presupuestarias. Recomendamos aumentar team_size y budget_tokens conjuntamente para que cada agente tenga los recursos suficientes para realizar un trabajo exhaustivo.
Por último, team_size puede considerarse como el parámetro que controla la amplitud de la búsqueda: determina cuántos aspectos diferentes se investigarán. Por otro lado, budget_tokens y max_attempts controlan la profundidad de la búsqueda: con qué minuciosidad se explora cada aspecto.
Control de fuentes
DeepSearch depende en gran medida del grounding: las fuentes de las que obtiene la información. La calidad no depende solo de la profundidad y la amplitud del algoritmo; el origen de la información de DeepSearch importa igual y, a menudo, es el factor decisivo. Exploremos los parámetros clave que controlan esto.
Sin respuesta directa
no_direct_answer es un simple interruptor que impide que el sistema devuelva una respuesta en el paso 1. Al activarlo, desactiva la capacidad del sistema para usar el conocimiento interno y lo obliga a buscar siempre primero en la web. Activarlo hará que el sistema «piense demasiado» incluso en preguntas sencillas como «¿qué día es hoy?», «¿cómo estás?» o información factual básica que sin duda está en los datos de entrenamiento del modelo, como «¿quién fue el 40.º presidente de EE. UU.?».
Controles de nombre de host
Tres parámetros (boost_hostnames, bad_hostnames y only_hostnames) indican a DeepSearch qué páginas web priorizar, evitar o usar exclusivamente. Para comprender su funcionamiento, considere el proceso de búsqueda y lectura en DeepSearch:
- Fase de búsqueda: el sistema busca en la web y recupera una lista de URLs de sitios web con sus fragmentos.
- Fase de selección: el sistema decide qué URLs visitar (no las visita todas por limitaciones de tiempo y costo).
boost_hostnames: Los dominios listados aquí tienen mayor prioridad y mayor probabilidad de ser visitados.bad_hostnames: Estos dominios nunca serán visitados.only_hostnames: Cuando se define, solo se visitarán las URLs que coincidan con estos nombres de host.
Aquí hay algunas notas importantes sobre los parámetros de nombre de host. En primer lugar, el sistema siempre utiliza fragmentos devueltos por los motores de búsqueda como pistas iniciales para construir cadenas de razonamiento. Estos parámetros de nombre de host solo afectan las páginas web que visita el sistema, no la forma en que formula las consultas de búsqueda.
En segundo lugar, si las URL recopiladas no contienen los dominios especificados en only_hostnames, el sistema podría dejar de leer las páginas web por completo. Recomendamos usar estos parámetros solo cuando esté familiarizado con su pregunta de investigación y comprenda dónde es probable que se encuentren las posibles respuestas (o dónde definitivamente no deberían encontrarse).
Caso especial: investigación académica
Para la investigación académica, podría ser conveniente restringir las búsquedas y lecturas a arxiv.org. En este caso, simplemente configure "search_provider": "arxiv" y todo se basará en arxiv como única fuente. Sin embargo, las preguntas genéricas o triviales podrían no obtener respuestas eficientes con esta restricción, por lo que solo use "search_provider": "arxiv" para investigación académica seria.
Código de idioma de búsqueda
search_language_code es otro parámetro que afecta a las fuentes web, obligando al sistema a generar consultas en un idioma específico, independientemente de la entrada original o los pasos intermedios de razonamiento. Generalmente, el sistema decide automáticamente el idioma de la consulta para obtener la mejor cobertura de búsqueda, pero a veces resulta útil el control manual.
Casos de uso para el control del idioma
Investigación de mercado internacional: Al estudiar el impacto de una marca o empresa local en los mercados internacionales, puede forzar que las consultas siempre utilicen el inglés con "search_language_code": "en" para una cobertura global, o usar el idioma local para obtener información regional más específica.
Investigación global con prompts en otros idiomas: Si su entrada siempre está en chino o japonés (porque sus usuarios finales hablan principalmente estos idiomas), pero el alcance de su investigación es global y no solo de sitios web locales en chino o japonés, el sistema podría inclinarse automáticamente hacia el idioma de su prompt. Utilice este parámetro para forzar las consultas en inglés para una cobertura internacional más amplia.
Chatee con DeepSearch
¿Qué es DeepSearch?
LLM estándar
RAG y LLM fundamentados
DeepSearch
Precios de API
| Producto | Punto final de API | Descripciónarrow_upward | Sin clave APIkey_off | Con clave API gratuitakey | Con clave API de pagokey | Con clave API premiumkey | Latencia media | Recuento de uso de tokens | Método HTTP | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| API de Reader | https://r.jina.ai | Convertir la URL en texto compatible con LLM | 20 RPM | 500 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | Contar el número de tokens en la respuesta de salida. | GET/POST | |
| API de Reader | https://s.jina.ai | Buscar en la web y convertir los resultados en texto compatible con LLM | block | 100 RPM | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | Cada solicitud cuesta una cantidad fija de tokens, a partir de 10.000 tokens | GET/POST | |
| API de Embeddings | https://api.jina.ai/v1/embeddings | Convertir texto/imágenes en vectores de longitud fija | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart depende del tamaño de entrada help | Contar el número de tokens en la solicitud de entrada. | POST | |
| API de Reranker | https://api.jina.ai/v1/rerank | Reordenar documentos según la consulta | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart depende del tamaño de entrada help | Contar el número de tokens en la solicitud de entrada. | POST |
