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Olostep
Recherche Web en temps réel, réponses fondées sur des sources fiables

Search API pour des réponses en temps réel, fondées sur des sources fiables

Permettez à vos agents IA de rechercher, de naviguer et de répondre à des questions à partir du Web en temps réel. Posez une question en langage naturel et obtenez en quelques secondes une réponse structurée, accompagnée de sources — sans recourir à des données d'entraînement obsolètes.

Commencer gratuitement
Aucune carte bancaire requise500 requêtes gratuitesAccessible sans code

Espace de test de la Search API Web

Posez une question. Examinez le JSON structuré.

Recherche Web en direct

Quelles sont les dernières actualités concernant OpenAI ?

Posez une question pour lancer une recherche en direct. Ce point de terminaison parcourt des pages en direct, ce qui peut prendre jusqu'à environ 30 secondes — et il effectue automatiquement une nouvelle tentative si la première reste infructueuse.

Données structurées au format JSON
{
  "task": "Quelles sont les dernières actualités concernant OpenAI ?",
  "answer": null,
  "sources": []
}

Expérience développeur

Posez une question. Obtenez une réponse fondée.

Une seule requête — une tâche exprimée en langage naturel, avec éventuellement un schéma JSON — et le point de terminaison Answers explore le web en temps réel, parcourt les pages et vous renvoie une réponse validée, accompagnée de sources.

API RESTAuthentification par clé APIRéponses JSONNavigation sur le Web en temps réelSources citéesPas de données d'entraînement obsolètes
Lire la documentation
curl --request POST \
  --url https://api.olostep.com/v1/answers \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "task": "Quelles sont les dernières actualités concernant OpenAI ?"
  }'

Les meilleures start-up du monde nous font confiance

Le problème

Les résultats de recherche ne sont pas des réponses

  • Les liens ne sont pas des réponses

    Une Search API renvoie une page d'URL — il reste encore à quelqu'un de les ouvrir, de les lire et de décider de ce qui est vrai.

  • Les données d'entraînement deviennent obsolètes

    Les connaissances d'un LLM sont figées à la date de fin de son entraînement ; il ne peut donc pas répondre à des questions portant sur l'actualité d'aujourd'hui.

  • La confiance nécessite des sources

    Une réponse qui semble assurée, mais dépourvue de source, ne peut pas être vérifiée — et ne peut pas être considérée comme fiable en production.

Des réponses structurées et sourcées

Transformez une question en une réponse fondée

Posez votre question en langage courant, structurez éventuellement le résultat à l'aide d'un schéma JSON, et obtenez une réponse synthétisée accompagnée des sources dont elle provient.

Questions en langage naturelSchéma JSON facultatifSources citéesNOT_FOUND en cas de faible niveau de confianceNavigation Web en temps réelAucune date limite pour les données d'entraînement
{
  "task": "Who is the CEO of Stripe?",
  "result": {
    "json_content": "{\"result\":\"Patrick Collison\"}",
    "sources": [
      "https://stripe.com/newsroom",
      "https://en.wikipedia.org/wiki/Patrick_Collison"
    ]
  }
}

Fonctionnalités

Conçu pour les agents qui ont besoin de réponses à jour et fiables

  • Navigation Web en temps réel

    L'agent effectue une recherche sur le Web et lit les pages pertinentes avant de vous répondre — il ne s'agit pas d'une simple consultation de données d'entraînement obsolètes.

  • JSON structuré

    Vous pouvez, si vous le souhaitez, définir un schéma JSON et recevoir la réponse exactement dans ce format, prête à être stockée ou transmise en aval.

  • Sources citées

    Chaque réponse indique les URL à partir desquelles elle a été élaborée, ce qui vous permet de vérifier les résultats plutôt que de leur accorder une confiance aveugle.

  • À l'abri des hallucinations

    Les champs pour lesquels le niveau de confiance est faible renvoient NOT_FOUND au lieu d'une réponse inventée.

  • Réponses en temps réel

    Renseignez-vous sur l'actualité du jour, les prix ou les événements : l'agent effectue une recherche en temps réel, et non dans un index mis en cache.

  • Workflows prêts pour le traitement par lots

    Exécutez des recherches récurrentes pour enrichir à grande échelle des feuilles de calcul, des fiches CRM ou des pipelines de recherche.

Cas d'usage

Ancrez votre produit dans des informations Web en temps réel

  • Agents d'IA

    Ancrez vos agents de chat et de recherche dans des informations web en temps réel, plutôt que dans une date d'arrêt de l'entraînement figée.

  • Vérification des faits

    Vérifiez les affirmations, les statistiques ou les textes générés en les comparant à des sources réelles et citables.

  • Enrichissement des leads et des données

    Remplissez les champs manquants — titres, levées de fonds, actualités, tarifs — pour les personnes et les entreprises.

  • Étude de marché

    Obtenez, à la demande, les actions actuelles de vos concurrents, leurs prix et leurs annonces.

  • Contenu et référencement (SEO)

    Avant de publier, vérifiez ce qui se classe actuellement ou ce qui se dit à propos d'un sujet.

  • Pipelines de recherche

    Automatisez les réponses aux questions récurrentes sur de longues listes d'entrées.

Comment cela fonctionne

De la question à la réponse fondée

  • 01

    Posez une question

    Envoyez une tâche en langage naturel, éventuellement accompagnée d'un schéma JSON définissant la structure que vous souhaitez obtenir en retour.

  • 02

    L'agent recherche et lit

    Olostep effectue des recherches sur le web en temps réel, parcourt les pages pertinentes et synthétise une réponse.

  • 03

    Utilisez la réponse

    Obtenez une réponse validée, accompagnée de sources citées, puis transmettez-la à votre agent, à votre base de données ou à votre tableau de bord.

Comparaison

Faut-il créer un pipeline de recherche et de synthèse ou utiliser une API ?

Exigence
Développer en interne
Utilisez l'API
Recherche sur le Web
Intégrer une Search API
Intégré
Lecture de page
Extraire et nettoyer chaque résultat
Traité automatiquement
Synthèse des réponses
Configurez votre propre appel de LLM
Renvoyé dans la réponse
Vérification de la source
Suivez vous-même les URL
tableau des sources inclus
Gestion du niveau de confiance
Détectez vous-même les hallucinations
NOT_FOUND en cas de faible niveau de confiance
Temps passé par les développeurs
Coût récurrent élevé
Une seule requête

Offrez aux agents d'IA un accès en temps réel au Web, et pas seulement des données d'entraînement

Transmettez des faits actuels et sourcés aux assistants de recherche, aux pipelines RAG, aux agents de chat et aux outils d'enrichissement — en vous appuyant sur ce qui se trouve réellement sur le Web à l'instant T.

Tarification

Tarification de la Search API Web

Commencez par 500 requêtes gratuites, puis faites évoluer vos workflows de recherche et de réponse à mesure que le volume augmente.

  • Starter

    $9/ month

    Pour les tests, les prototypes et les petits flux de travail.

    • Tout est inclus dans l'offre Free
    • 5 000 requêtes réussies
    • 150 requêtes simultanées
    Commencez

  • Standard

    $99/ month

    Pour les agents et les workflows de recherche récurrents.

    • Tout ce qui est inclus dans l'offre Starter
    • 200 000 requêtes réussies
    • 500 requêtes simultanées
    Achetez maintenant

  • Scale

    $399/ month

    Pour les plateformes à fort volume et les workflows d'entreprise.

    • Tout ce qui est inclus dans l'offre Standard
    • 1 million de requêtes réussies
    • Automatisations de navigateur optimisées par l'IA
    Passez à l'échelle dès maintenant

Foire aux questions

Produit et fonctionnalités

  • Une Search API vous permet de poser une question en langage naturel et d'obtenir une réponse synthétisée et sourcée — élaborée en effectuant une recherche sur le Web en temps réel et en lisant les pages obtenues, plutôt que de vous renvoyer une liste de liens que vous auriez à parcourir vous-même.

  • Une API SERP renvoie les éléments bruts d'une page de résultats de recherche : liens organiques, annonces, extraits. Ce point de terminaison va plus loin : il effectue une recherche, lit les pages et vous renvoie une réponse synthétisée, accompagnée de ses sources.

  • Oui. Comme elle effectue une recherche sur le web en temps réel à chaque requête, elle n'est pas limitée par la date d'arrêt de l'entraînement d'un LLM : elle peut répondre à des questions concernant des événements qui se sont produits aujourd'hui.

Utilisation et automatisation

  • Oui. Transmettez un paramètre JSON décrivant les champs que vous souhaitez, et la réponse vous sera renvoyée dans ce format précis, plutôt que sous forme de texte libre.

  • Les champs pour lesquels l'agent n'est pas sûr de lui renvoient NOT_FOUND plutôt qu'une réponse inventée, ce qui vous permet de distinguer une véritable réponse d'un échec.

  • Oui. Chaque réponse contient un tableau de sources qui répertorie les URL à partir desquelles la réponse a été élaborée, afin qu'elle puisse être vérifiée de manière indépendante.

Tarifs et abonnements

  • Oui. Ce point de terminaison est conçu pour ancrer les assistants de recherche, les pipelines RAG et les agents de chat dans des données web réelles et actuelles, plutôt que dans des données d'entraînement statiques.

  • Non. La recherche, la lecture des pages et la synthèse des réponses se déroulent en une seule requête : pas besoin d'assembler une Search API, un outil de scraping et un appel à un LLM distincts.

  • Créez une clé API, posez une question d'exemple, examinez la réponse structurée, puis reliez le résultat à votre produit, à votre base de données ou à votre workflow IA.

Ancrez votre produit dans le Web en temps réel, sans avoir à concevoir d'infrastructure de recherche

Commencez par une seule question et reliez des réponses étayées et sourcées à vos workflows d'IA, de recherche, d'enrichissement ou de produit.

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