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Exa Answer

Exa Answer
Exa · Research & Search
POST /v1/answer

Schnelle LLM-ähnliche Antwort auf eine Frage in natürlicher Sprache, basierend auf frischen Exa-Websuchergebnissen mit Inline-Zitaten und Quelllinks.

Auf einen Blick

SpielfeldWert
Modell-IDexa-answer
Modell-Veröffentlichungsdatum-
EingabemodalitätenText
AusgabemodalitätenText
Kontextfenster-
Gewichtspräzision-
Merkmaleweb_search, answer_engine
Native SchlussfolgerungNein
NeuNein
Unterstützte EndpunktePOST /v1/answer, POST /v1/search, POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages

Preisgestaltung

BerechnenSpezifikationZinssatz
Antwortauf Wunsch$0.01

Beispielanfrage

$curl https://api.empiriolabs.ai/v1/answer \
>  -H 'Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY' \
>  -H 'Content-Type: application/json' \
>  -d '{"model": "exa-answer", "query": "What is RAG?"}'

Parameter

ParameterTypErforderlichDefaultBeschreibung
queryStringJa-Die natürliche Sprachanfrage zu search/research/beantworten.
textBooleanNeinfalschZeigen Sie kurze Textausschnitte in der Antwort an.
disable_formattingBooleanNeinfalschÜberspringen Sie das EmpirioLabs Markdown-Format (Zitation [N] Umschreiben + Referenzblock). Die rohe Upstream-Antwort mit einfachen [N]-Zitaten wird zurückgegeben; Das strukturierte Zitationsarray wird weiterhin durchgeführt.

Anmerkungen

Antworten im LLM-Stil, basierend auf Exa-Suchergebnissen. Für tiefere Analysen nutzen Sie Exa Research.

Machine-lesbares Schema: GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/exa-answer.