Reader
在 URL 前加上
r.jina.ai,即可将其转换为适合大模型阅读的输入。Reader API
在 URL 前加上
r.jina.ai,即可将其转换为适合大模型阅读的输入。globe_book
使用
r.jina.ai 读取 URL 并获取其内容travel_explore
使用
s.jina.ai 搜索网页并获取 SERP把
mcp.jina.ai 添加为您的 MCP 服务器,让大模型直接调用我们的 API内容格式
Return-Format
您可以控制响应的细节程度,避免过度过滤。默认流程针对大多数网站和大模型输入做了优化。
默认
arrow_drop_down
JSON 响应
Accept
响应采用 JSON 格式,包含 URL、标题、内容和时间戳(如有)。在搜索模式下会返回五条结果,每条都遵循上述 JSON 结构。
超时时间(秒)
X-Timeout
页面加载的最长等待时间。页面较慢时调大,简单静态页面可调小。
词元预算
X-Token-Budget
限制此请求使用的最大词元数。超出此限制将导致请求失败。
使用 ReaderLM-v2
实验性
X-Respond-With
使用 ReaderLM-v2 将 HTML 转换为 Markdown,为结构和内容复杂的网站提供高质量结果。词元消耗为 3 倍!open_in_new了解更多
仅提取(CSS 选择器)
X-Target-Selector
仅提取与这些 CSS 选择器匹配的内容。例如:article、.main-content、#post-body
等待(CSS 选择器)
X-Wait-For-Selector
等这些元素出现后再提取内容。适用于动态加载的内容。
排除(CSS 选择器)
X-Remove-Selector
提取前先移除这些元素。例如:nav、footer、.sidebar、#ads
移除所有图片
X-Retain-Images
从输出中移除所有图片。不需要图片时可减少词元用量。
链接摘要部分
X-With-Links-Summary
文末会创建“按钮和链接”部分,帮助下游大模型或 Web 智能体浏览页面、执行后续操作。
无
arrow_drop_down
图片摘要部分
X-With-Images-Summary
文末会创建“图片”部分,让下游大模型总览页面上的所有视觉内容,有助于提升推理效果。
无
arrow_drop_down
转发 Cookie
X-Set-Cookie
我们的 API 服务器在访问 URL 时可以转发您自定义的 Cookie 设置,适合需要额外身份验证的页面。请注意,带 Cookie 的请求不会被缓存。open_in_new了解更多
图片说明
X-With-Generated-Alt
为指定 URL 上的所有图片生成说明文字,对缺少 alt 标签的图片补充“Image [idx]: [caption]”。这样下游大模型便可在推理、摘要等任务中利用图片信息。
使用特定国家/地区的代理服务器
X-Proxy
设置基于地理位置的代理服务器国家/地区代码。填 auto 表示自动择优,填 none 表示禁用。
绕过缓存
X-No-Cache
我们的 API 会将 URL 内容缓存一段时间。设为 true 可忽略缓存结果,直接从该 URL 抓取内容。
缓存容忍时间(秒)
X-Cache-Tolerance
若缓存内容生成时间不超过 N 秒,则接受该缓存。设为 0 表示获取最新内容(等同于“绕过缓存”),设置更大的值则可更快地从缓存返回响应。
页面就绪时机
X-Respond-Timing
判定页面已完全加载的时机。越靠后的时机等待越久,但能捕获更多动态内容。
默认
arrow_drop_down
自定义 User-Agent
X-User-Agent
覆盖浏览器的 User-Agent 字符串。适合访问要求特定浏览器或屏蔽抓取程序的网站。
自定义 Referer
X-Referer
设置 HTTP Referer 请求头。部分网站会检查此项,以确认流量来自预期来源。
保留 Base64 图片
X-Keep-Img-Data-Url
将内联 base64 编码的图片保留在 Markdown 输出中,而不是将其转换为外部 URL。
请勿缓存或追踪
DNT
阻止此请求在我们的服务器上被缓存或记录。请用于敏感 URL。
GitHub 风格 Markdown
X-No-Gfm
选择启用或关闭 GFM(Github Flavored Markdown)功能。
已启用
arrow_drop_down
遵守 robots.txt
X-Robots-Txt
抓取前先检查 robots.txt 中的规则。请指定检查时使用的爬虫名称。
包含 iframe 内容
X-With-Iframe
从内嵌 iframe 中提取内容。页面内容加载在 iframe 中时请启用。
包含 Shadow DOM
X-With-Shadow-Dom
从 Shadow DOM 组件中提取内容。页面使用 Web Components 时请启用。
使用最终 URL 作为基准
X-Base
使用重定向后的最终目标 URL 而不是原始 URL 来解析相对 URL。
本地 PDF/HTML 文件
POST
上传本地 PDF 和 HTML 文件,用 Reader 读取。仅支持 pdf 和 html 文件。对于 HTML,请同时指定一个参考 URL,以便更好地解析相关的 CSS/JS 脚本。
upload
提取前运行 JavaScript
POST
在提取内容前执行自定义 JS 修改页面。可以是内联代码,也可以是脚本文件的 URL。open_in_new了解更多
标题样式
X-Md-Heading-Style
设置 Markdown 标题格式(传递给 Turndown)。
井号样式
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水平线样式
X-Md-Hr
定义 Markdown 分隔线的格式(传递给 Turndown)。
项目符号样式
X-Md-Bullet-List-Marker
设置无序列表的标记字符(传递给 Turndown)。
*
arrow_drop_down
斜体样式
X-Md-Em-Delimiter
定义 Markdown 斜体分隔符(传递给 Turndown)。
_
arrow_drop_down
加粗样式
X-Md-Strong-Delimiter
设置 Markdown 加粗分隔符(传递给 Turndown)。
**
arrow_drop_down
链接样式
X-Md-Link-Style
决定 Markdown 链接的格式(传递给 Turndown)。
内联
arrow_drop_down
欧盟数据驻留
实验性
启用后,本次请求的基础设施和数据处理将位于欧盟境内。
curl "https://r.jina.ai/https://www.example.com"key
API 密钥
visibility_off
剩余词元额度
0
Jina VLM:小型多语言视觉语言模型
一款 24 亿参数的视觉语言模型,在开源的 20 亿级视觉语言模型中,多语言视觉问答效果业界领先。
ReaderLM v2:把 HTML 转成 Markdown 和 JSON 的小型语言模型
ReaderLM-v2 是一款 1.5B 参数的语言模型,专攻 HTML 转 Markdown 和 HTML 抽取 JSON。它支持 29 种语言、长达 512K 词元的文档,准确率比上一代高 20%。
把网页信息喂给大模型是构建事实依据的重要一环,但做起来并不轻松。最简单的办法是抓取网页、直接塞进原始 HTML。可抓取本身既复杂又常被屏蔽,原始 HTML 里还夹杂着大量标记和脚本等无关元素。Reader API 从 URL 中提取核心内容,转换为干净、对大模型友好的文本,为您的智能体和 RAG 系统提供高质量输入。Reader API 是面向开发者的基础设施:它把您提供的 URL 转换为对大模型友好的文本,让您自行构建搜索、RAG 和智能体系统。它不是面向消费者的搜索引擎,不会代您索引或排序网页;由您决定处理哪些 URL,并对输出结果的使用方式负责。
输入您的 URL
Reader URL
原始 HTML
Reader 输出
提出问题
Reader 可以当作 SERP API 使用,把搜索结果页背后的内容直接喂给您的大模型。只需在查询前加上
https://s.jina.ai/?q=,Reader 就会搜索网页并返回前五条结果的 URL 和正文,每条都是干净、适合大模型阅读的文本。这样您的大模型就能始终掌握最新信息,事实准确性更高,幻觉更少。输入您的查询
Reader URL
info 请注意,实际使用中并不像上面的演示那样,直接拿原始问题去网上搜索来获取事实依据。常见做法是改写原始问题或拆成多跳问题:先读检索结果,再按需生成新的查询去补充信息,最后才得出答案。
Reader 内置的视觉语言模型会自动为网页图片生成描述,并以 alt 标签的形式写入输出。这样一来,下游大模型就有了足够的线索,可以把这些图片纳入推理和摘要。您可以就图片提问、挑出特定图片,甚至把它们的 URL 转给更强的 VLM 做深度分析!
支持。Reader 原生支持读取 PDF,兼容绝大多数 PDF(包括图片很多的),而且速度极快!配合大模型,您可以很快搭出一个 ChatPDF 或文档分析 AI。
最棒的是,它还免费!
Reader API 免费开放,速率限制和定价都很灵活。它构建在可弹性扩展的基础设施之上,可用性、并发能力和可靠性都有保障。我们希望成为您为大模型提供事实依据时的首选方案。
速率限制
速率限制按以下维度统计:RPM(每分钟请求数)和 TPM(每分钟词元数)。限制按 IP/API 密钥分别计算,RPM 或 TPM 任一先达到阈值即触发限制。若您在请求头中提供了 API 密钥,我们将按密钥而非 IP 地址统计速率限制。
列
arrow_drop_down
| 产品 | API 端点 | 描述arrow_upward | 无 API 密钥key_off | 免费 API 密钥key | 付费 API 密钥key | 高级 API 密钥key | 平均延迟 | 词元用量计算方式 | 允许的请求 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Reader API | https://r.jina.ai | 将 URL 转换为大模型友好文本 | 20 RPM | 500 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | 按输出响应中的词元数计算。 | GET/POST | |
| Reader API | https://s.jina.ai | 搜索网络并将结果转换为大模型友好文本 | block | 100 RPM | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | 每次请求消耗固定数量的词元,起步 10000 个词元 | GET/POST | |
| Reranker API | https://api.jina.ai/v1/rerank | 按查询对文档重排 | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 help | 按输入请求中的词元数计算。 | POST | |
| 向量模型 API | https://api.jina.ai/v1/embeddings | 将文本/图片转为定长向量 | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 help | 按输入请求中的词元数计算。 | POST |
别慌!每个新的 API 密钥都包含一千万个免费词元!
API 定价
API 按词元用量计费。一个 API 密钥即可访问所有搜索底座产品。
使用 Reader API 需要多少费用?
keyboard_arrow_down
Reader API 是怎么工作的?
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Reader API 开源吗?
keyboard_arrow_down
Reader API 的典型延迟是多少?
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我为什么要用 Reader API,而不是自己抓页面?
keyboard_arrow_down
Reader API 支持多种语言吗?
keyboard_arrow_down
Reader API 是否遵循网站访问控制?
keyboard_arrow_down
Reader API 能提取 PDF 文件的内容吗?
keyboard_arrow_down
Reader API 能处理网页中的媒体内容吗?
keyboard_arrow_down
可以用 Reader API 处理本地 HTML 文件吗?
keyboard_arrow_down
Reader API 会缓存内容吗?
keyboard_arrow_down
可以用 Reader API 访问需要登录才能看的内容吗?
keyboard_arrow_down
可以用 Reader API 访问 arXiv 上的 PDF 吗?
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Reader 的图片描述功能是怎么工作的?
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Reader 的可扩展性如何?可以用在生产环境吗?
keyboard_arrow_down
Reader API 的速率限制是多少?
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ReaderLM是什么?我该如何使用它?
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如何从网页中提取结构化数据?
keyboard_arrow_down
Reader 是否会主动绕过网站的反机器人保护?
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从免费 API 密钥升级到付费 API 密钥后,我能访问更多网站吗?
keyboard_arrow_down
我可以在自己的基础设施内运行 Reader 吗?
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速率限制
速率限制按以下维度统计:RPM(每分钟请求数)和 TPM(每分钟词元数)。限制按 IP/API 密钥分别计算,RPM 或 TPM 任一先达到阈值即触发限制。若您在请求头中提供了 API 密钥,我们将按密钥而非 IP 地址统计速率限制。
列
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| 产品 | API 端点 | 描述arrow_upward | 无 API 密钥key_off | 免费 API 密钥key | 付费 API 密钥key | 高级 API 密钥key | 平均延迟 | 词元用量计算方式 | 允许的请求 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Reader API | https://r.jina.ai | 将 URL 转换为大模型友好文本 | 20 RPM | 500 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | 按输出响应中的词元数计算。 | GET/POST | |
| Reader API | https://s.jina.ai | 搜索网络并将结果转换为大模型友好文本 | block | 100 RPM | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | 每次请求消耗固定数量的词元,起步 10000 个词元 | GET/POST | |
| Reranker API | https://api.jina.ai/v1/rerank | 按查询对文档重排 | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 help | 按输入请求中的词元数计算。 | POST | |
| 向量模型 API | https://api.jina.ai/v1/embeddings | 将文本/图片转为定长向量 | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart 取决于输入大小 help | 按输入请求中的词元数计算。 | POST |
API 相关常见问题
code
我可以在所有 Jina API 中使用同一个 API 密钥吗?
keyboard_arrow_down
code
我可以查看 API 密钥的词元用量吗?
keyboard_arrow_down
code
如果我忘记了 API 密钥,该怎么办?
keyboard_arrow_down
code
API 密钥会过期吗?
keyboard_arrow_down
code
可以在不同 API 密钥之间转移词元吗?
keyboard_arrow_down
code
我可以销毁我的 API 密钥吗?
keyboard_arrow_down
code
为什么有些模型的首次请求比较慢?
keyboard_arrow_down
code
我的 API 数据会被用来训练你们的模型吗?
keyboard_arrow_down
code
Jina API 的速率限制是多少?
keyboard_arrow_down
code
API 有批量大小限制吗?
keyboard_arrow_down
code
Jina API 与 Elastic 中的 Jina 模型是同一回事吗?
keyboard_arrow_down
与计费相关的常见问题
attach_money
API 是按句子数还是按请求数计费?
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attach_money
新用户可以免费试用吗?
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attach_money
失败的请求是否会扣除词元?
keyboard_arrow_down
attach_money
接受哪些付款方式?
keyboard_arrow_down
attach_money
充值后可以开具发票吗?
keyboard_arrow_down
attach_money
如何购买商业许可证而不是API令牌?
keyboard_arrow_down
attach_money
我可以用发票或采购订单付款,而不是用信用卡吗?
keyboard_arrow_down
attach_money
我已付款,但余额或速率限制没有变化,该检查什么?
keyboard_arrow_down
attach_money
如何取消、关闭自动充值或删除已保存的付款方式?
keyboard_arrow_down



