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Exa Answer

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

Réponse rapide de type LLM à une question en langage naturel, fondée sur des résultats de recherche web Exa frais avec des citations en ligne et des liens sources.

En un coup d’œil

TerrainValeur
Identifiant de modèleexa-answer
Date de sortie du modèle-
Modalités d’entréeTexte
Modalités de sortieTexte
Fenêtre de contexte-
Précision du poids-
Caractéristiquesweb_search, answer_engine
Inférence autochtoneNon
NouveauNon
Points de terminaison pris en chargePOST /v1/answer, POST /v1/search, POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages

Tarification

ChargeSpecTaux
Réponseà la demande$0.01

Exemple de demande

$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?"}'

Paramètres

ParamètreTypeObligatoirePar défautDescription
queryCordeOui-La question en langage naturel pour search/research/répondre.
textBooléennonfauxAffichez des extraits de texte source courts dans la réponse.
disable_formattingBooléennonfauxPassez la mise en forme EmpirioLabs Markdown (citation [N] reécriture + bloc Références). La réponse brute en amont avec des citations simples [N] est retournée; L’array de citations structurées passe toujours.

Notes

Réponse de type LLM informée par les résultats de recherche Exa. Pour une analyse plus approfondie, utilisez Exa Research.

_Machine schéma lisible: _ GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/exa-answer.