联网搜索

让答案包含实时信息（行情、新闻、天气、事实核查）。图灵平台提供两条路径，适用场景不同：

路径	典型用法	你写什么
路径 A：模型内置搜索	一次 LLM 调用就得到"已整合搜索结果"的最终答案	在 `/chat/completions`、`/messages` 或 `/responses` 请求里加 `tools` 或 `enable_search` 参数
路径 B：独立搜索端点	你自己控制 pipeline：先搜索、再喂给任意 LLM / RAG	直接调用 `/proxy/<provider>/search`，拿到结果后自行拼 prompt

不确定走哪条？在需要 "模型自己决定何时搜索、且引用要自动注入回答" 的场景选 A；需要 "搜索结果要进 embedding / 做检索 / 和业务系统融合" 时选 B。

路径 A：模型内置搜索

Qwen / Gemini / Claude 走标准 /v1/chat/completions endpoint，参数差异体现在 tools / extra_body 里；字节火山（Ark）是唯一的例外，它的内置搜索只在 /v1/responses 上可用。完整请求体 schema 见 /api/create-chat-completion；Claude 原生协议见 Messages 接口；Responses 协议见 Response 接口。

支持的模型

完整支持范围以模型列表中的厂商段落和 Web Search / 内置工具标记为准：

Qwen

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://live-turing.cn.llm.tcljd.com/api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus-latest",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "杭州明天天气如何"}
    ],
    # enable_search 非 OpenAI 标准参数，Python SDK 通过 extra_body 传入
    extra_body={
        "enable_search": True
    }
)

print(response.choices[0].message.content)

curl $TURING_BASE_URL/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-plus-latest",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "杭州明天天气如何"}
    ],
    "enable_search": true
  }'

Gemini

Gemini 系列用 tools 参数配置 Google Search，两种搜索模式：

googleSearch：标准 Google 搜索
enterpriseWebSearch：企业级搜索，提供更安全、合规的搜索结果

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://live-turing.cn.llm.tcljd.com/api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="turing/gemini-3-pro-latest",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "上海今天天气如何"}
    ],
    extra_body={
        "tools": [{"googleSearch": {}}]
    }
)

print(response.choices[0].message.content)

切换到企业级模式只需把 googleSearch 换成 enterpriseWebSearch：

extra_body={
    "tools": [{"enterpriseWebSearch": {}}]
}

Claude

Claude 系列通过 tools 参数传入 Anthropic 原生的 web_search_20250305 工具类型，模型会自动判断何时检索，并把搜索结果与引用整合到回答中。

官方文档：Web search tool (Anthropic)

可选字段：

max_uses：单次对话最多调用搜索的次数上限
allowed_domains / blocked_domains：域名白/黑名单（二选一）
user_location：提示模型检索时结合的地理位置信息

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://live-turing.cn.llm.tcljd.com/api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="turing/claude-sonnet-5",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "今日上证指数收盘价是多少？"}
    ],
    extra_body={
        "tools": [
            {
                "type": "web_search_20250305",
                "name": "web_search",
                "max_uses": 3
            }
        ]
    }
)

print(response.choices[0].message.content)

Claude 响应结构

Claude 的响应里会包含搜索调用次数和引用元数据，具体字段位置取决于所用接口。无论走哪条接口，usage.server_tool_use.web_search_requests 都会返回本次请求实际触发的搜索次数，用于计费对账。

通过 /v1/messages（Anthropic 原生接口） —— content 数组按顺序出现以下 block：

server_tool_use — 模型发起的搜索请求（含 input.query）
web_search_tool_result — 搜索结果列表（title / url / encrypted_content / page_age）
text — 最终回答；引用以独立 text block 形式插入，block 上的 citations[] 数组指向对应的 web_search_result_location

示例（节选）：

{
  "model": "claude-sonnet-5",
  "content": [
    {
      "type": "server_tool_use",
      "id": "srvtoolu_vrtx_01FZ...",
      "name": "web_search",
      "input": { "query": "上证指数今日收盘价" }
    },
    {
      "type": "web_search_tool_result",
      "tool_use_id": "srvtoolu_vrtx_01FZ...",
      "content": [
        {
          "type": "web_search_result",
          "title": "上证指数 (SSEC) 实时行情…",
          "url": "https://cn.investing.com/indices/shanghai-composite",
          "page_age": "5 days ago"
        }
      ]
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "上证指数最新报价为4,051.43点",
      "citations": [
        {
          "type": "web_search_result_location",
          "cited_text": "上证指数（SSEC）最新指数报价为4,051.43…",
          "url": "https://cn.investing.com/indices/shanghai-composite",
          "title": "上证指数 (SSEC) 实时行情…"
        }
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 11505,
    "output_tokens": 235,
    "server_tool_use": {
      "web_search_requests": 1
    }
  }
}

通过 /chat/completions（OpenAI 兼容接口） —— 响应形态贴近 OpenAI：

choices[0].message.content — 模型的最终文本回答
choices[0].message.tool_calls — 模型实际发起的每一次 web_search 调用
choices[0].message.provider_specific_fields.citations — 引用数组，含 cited_text / url / title / supported_text
usage.server_tool_use.web_search_requests — 本次触发的搜索次数

提示

encrypted_content / encrypted_index 字段是 Anthropic 侧用于多轮对话签名校验的不透明数据，透传回下一轮请求即可，不要篡改。

字节火山 Ark

字节火山的联网搜索由 Ark 在服务端执行，通过 tools: [{"type": "web_search"}] 启用，模型自己决定检索时机并把引用写回回答。

只在 /v1/responses 上可用

这是和上面三家最大的差别。往 /chat/completions 传同样的 tools 会被 Ark 直接拒绝：

{"error": {"message": "VolcengineException - The request failed because it is missing `tools.function` parameter", "code": "400"}}

/chat/completions 上的 tools 只接受 type: function。需要联网就走 /v1/responses。

官方文档：联网内容插件（火山方舟）↗

适用模型以模型列表 → 字节火山里的内置工具标记为准。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://live-turing.cn.llm.tcljd.com/api/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="bytedance/deepseek-v4-flash",
    input="用联网搜索查一下今天深圳的天气，给出信息来源链接",
    tools=[{"type": "web_search"}],
)

print(response.output_text)

curl $TURING_BASE_URL/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bytedance/deepseek-v4-flash",
    "input": "用联网搜索查一下今天深圳的天气，给出信息来源链接",
    "tools": [{"type": "web_search"}]
  }'

Ark 响应结构

output 数组里除了 reasoning 和 message，还会多出 web_search_call 项，记录模型实际发起的每一次检索：

{
  "output": [
    { "type": "reasoning", "summary": [], "status": "completed" },
    {
      "type": "web_search_call",
      "id": "ws_0217858...",
      "status": "completed",
      "action": {
        "type": "search",
        "query": "深圳天气 2026年8月4日;深圳今日天气"
      }
    },
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [{ "type": "output_text", "text": "..." }]
    }
  ]
}

引用以 url_citation 标注挂在 output_text 上。流式模式（stream: true）会额外推 response.web_search_call.in_progress / .searching / .completed 三个事件，引用则通过 response.output_text.annotation.added 增量下发。

usage 里会带上本次实际发起的检索次数，字段和 Claude / Gemini 都不一样：tool_usage 是总数，tool_usage_details 是按内容来源拆开的明细。

"usage": {
  "input_tokens": 3996,
  "output_tokens": 1050,
  "tool_usage": { "web_search": 3 },
  "tool_usage_details": { "web_search": { "search_engine": 3 } }
}

流式与非流式口径一致，tool_usage 随最终的 response.completed 事件返回。

路径 B：独立搜索端点

平台代理了多家第三方搜索引擎，适合自定义 RAG pipeline：先拿结果，再做 embedding / rerank / 喂给任意 LLM。

Baidu（百度，仅中国区）

curl $TURING_BASE_URL/proxy/baidu/search \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "q": "帮我搜索一下今天的中证50的表现",
    "count": 10
  }'

响应节选：

{
  "trace_id": "trace_32bHCrZm1GIXbYNyP6duD",
  "code": 0,
  "message": "Success",
  "data": {
    "requestId": "51ec6302-1aa0-4c09-b32a-d7e18c4676fc",
    "references": [
      {
        "id": 1,
        "title": "中证A50(930050)股票价格_行情_走势图…",
        "url": "https://emwap.eastmoney.com/quote/stock/2.930050.html",
        "website": "东方财富",
        "content": "今开 最高 …",
        "date": "2026-02-27 00:00:00",
        "type": "web"
      }
    ]
  }
}

Tavily（全球，LLM-optimized）

请求体与响应结构完全透传 Tavily 官方协议，完整参数（search_depth、topic、time_range、include_domains、include_answer、include_raw_content 等）请见 Tavily Search API Reference。

端点：POST /proxy/tavily/search
必填参数：query
常用参数：max_results、search_depth（basic / advanced）、topic（general / news / finance）、time_range、include_answer、include_raw_content、include_domains、exclude_domains

curl $TURING_BASE_URL/proxy/tavily/search \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "latest AI developments 2024",
    "max_results": 5
  }'

响应节选：

{
  "query": "latest AI developments 2024",
  "results": [
    {
      "title": "2024 Global Trends in AI - WEKA",
      "url": "https://www.weka.io/resources/analyst-report/2024-global-trends-in-ai/",
      "content": "Discover key AI trends in 2024…",
      "score": 0.7498395
    }
  ],
  "responseTime": 0.86,
  "requestId": "bb84e696-88cd-4b0f-b832-0aba925d312e"
}

Tavily Extract（网页正文提取）

从一批已知 URL 中提取干净正文，适合你已经有链接列表（自己爬到的候选页、用户粘贴的链接），需要拿去做 embedding / RAG。

端点：POST /proxy/tavily/extract
必填参数：urls（单个 URL 字符串或 URL 数组）
常用参数：query（让提取聚焦于与该查询相关的内容）、extract_depth（basic / advanced，advanced 计费翻倍）、format（markdown / text）、chunks_per_source、include_images、include_favicon、timeout

curl $TURING_BASE_URL/proxy/tavily/extract \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "urls": ["https://example.com/pricing"],
    "extract_depth": "advanced",
    "format": "markdown"
  }'

响应节选：

{
  "results": [
    {
      "url": "https://example.com/pricing",
      "raw_content": "# Pricing\n..."
    }
  ],
  "failed_results": []
}

提示

只按成功返回的 URL 计费，出现在 failed_results 里的链接不计费。计费公式：(成功 URL 数 / 5) × (1，basic 或 2，advanced) × $0.008。

Tavily Crawl（站内爬取）

从一个起始 URL 出发，按链接向外爬取并提取沿途每个页面的正文，适合你没有现成 URL 列表、只有一个入口页面，需要自动发现并抓取相关子页面。

端点：POST /proxy/tavily/crawl
必填参数：url（起始 URL）
常用参数：instructions（自然语言描述要找哪些页面，如 "find pricing pages"）、max_depth（跟随的链接深度）、max_breadth（每页最多跟随的链接数）、limit（爬取页面总数上限）、select_paths / select_domains（正则白名单）、exclude_paths / exclude_domains（正则黑名单）、allow_external（是否跟随站外链接）、extract_depth（对每个爬到的页面生效，语义同 Extract）

curl $TURING_BASE_URL/proxy/tavily/crawl \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com",
    "instructions": "find pricing pages",
    "max_depth": 2,
    "limit": 20
  }'

响应节选：

{
  "base_url": "https://example.com",
  "results": [
    { "url": "https://example.com/pricing", "raw_content": "..." },
    { "url": "https://example.com/plans", "raw_content": "..." }
  ]
}

提示

计费 = Map 费用 + Extract 费用，两者都按同一批成功页面数计算：map_cost(页面数) + extract_cost(页面数, extract_depth)。例如 20 个成功页面、extract_depth: "basic" 时为 (20/10 × $0.008) + (20/5 × $0.008) = $0.048。

Tavily Map（站点结构发现）

只发现站点的 URL 结构、不提取正文内容，适合你只是想知道"这个站点下有哪些页面"，之后再按需挑选页面调用 Extract。

端点：POST /proxy/tavily/map
必填参数：url（起始 URL）
常用参数：instructions（自然语言描述要包含哪些页面，设置后计费翻倍）、max_depth、max_breadth、limit（语义同 Crawl）、select_paths / select_domains（正则白名单）、exclude_paths / exclude_domains（正则黑名单）、allow_external

curl $TURING_BASE_URL/proxy/tavily/map \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com",
    "max_depth": 3,
    "select_paths": ["/docs/.*"]
  }'

响应节选：

{
  "base_url": "https://example.com",
  "results": [
    "https://example.com/docs/quickstart",
    "https://example.com/docs/api-reference"
  ]
}

提示

按成功发现的页面数计费，不提取正文，是三者中最便宜的：(成功页面数 / 10) × (1，未设置 instructions 或 2，设置了 instructions) × $0.008。

限流与错误

Extract / Crawl / Map 与 /proxy/tavily/search 共用同一套按 Key / 按团队的限流策略——超出配额或 RPM 限制的请求会在消耗 Tavily 额度之前被直接拒绝。Tavily 返回的错误会原样映射为对应的 HTTP 状态码（400/422 参数错误、401 凭证失效、408/504 超时、429 限流、5xx 上游故障），不会被统一包装成 500。

Cloudsway（搜索，中国区）

中国区的另一条搜索通道，适合你先拿网页结果，再自行做摘要、RAG、重排或喂给其他模型。

端点：GET /proxy/cloudsway/search
必填参数：q
常用参数：count、freshness、offset、enableContent、contentType、contentTimeout、mainText、sites、blockWebsites
请求头：通常只需要 Authorization；Pragma、Accept 等头可按调用方需要自行决定是否传入

curl --location "$TURING_BASE_URL/proxy/cloudsway/search?q=%E6%97%A5%E6%9C%AC" \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Accept: */*"

参数说明：

q：搜索查询词，不能为空。
count：返回结果数量，默认 10，最大 50，可选值范围 1-50。
freshness：按时间过滤结果，可选 Day / Week / Month。
offset：分页偏移量，默认 0；设置过大时可能返回空结果。
enableContent：是否抓取网页长摘要；true 返回长摘要，false 不返回，默认 false。
contentType：长摘要格式，仅在 enableContent=true 时生效，可选 HTML / MARKDOWN / TEXT，默认返回 TEXT。
contentTimeout：长摘要读取超时，单位秒，默认 0，最大 10，仅在 enableContent=true 时生效。
mainText：是否返回与查询最相关的正文片段，仅在 enableContent=true 时生效。
sites：只保留指定站点结果，值需填写 host，例如 baijiahao.baidu.com。
blockWebsites：过滤指定站点结果，值需填写 host，例如 baijiahao.baidu.com。

响应字段与 Legacy Bing Proxy 基本一致，常见字段包括：

queryContext.originalQuery：原始查询词。
webPages.value[]：搜索结果数组。
webPages.value[].name / url / snippet：标题、链接、短摘要。
webPages.value[].datePublished：页面发布时间，部分结果包含。
webPages.value[].mainText：与查询最相关的正文片段。
webPages.value[].siteName：站点名称，部分结果包含。
webPages.value[].contentCrawled：长摘要是否抓取成功。
webPages.value[].content：网页长摘要正文。
webPages.value[].logo / imageList / score：站点图标、图片列表、内容相关性分数。

提示

如果你只需要标准搜索结果，通常只传 q 和 count 即可；只有在要做摘要增强或构造 RAG 上下文时，再打开 enableContent / mainText。

备注

sites 和 blockWebsites 都要求填写 host，不要带协议头，例如填写 www.tiktok.com，不要写成 https://www.tiktok.com。

Legacy Bing Proxy（自动路由 Baidu/Google）

历史接口。国内自动走 Baidu，国外自动走 Google。新项目建议直接调用上面对应的端点，以获得更稳定的返回结构。

端点：POST /proxy/bing/v7.0/search
参数：q（必填，查询字符串）、count（可选，默认 10，最大 25）

curl $TURING_BASE_URL/proxy/bing/v7.0/search \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "q": "明故宫",
    "count": "10"
  }'

响应字段：queryContext.originalQuery、webPages.value[]（含 id / name / url / snippet / displayUrl / datePublished 等）、_type: "SearchResponse"。

注意事项

API Key 妥善保管，不要在客户端代码中暴露。
搜索结果的可用性和准确性取决于搜索引擎提供商。
部分搜索结果包含第三方内容，使用时请注意版权。

路径 A：模型内置搜索​

支持的模型​

Qwen​

Gemini​

Claude​

Claude 响应结构​

字节火山 Ark​

Ark 响应结构​

路径 B：独立搜索端点​

Baidu（百度，仅中国区）​

Tavily（全球，LLM-optimized）​

Tavily Extract（网页正文提取）​

Tavily Crawl（站内爬取）​

Tavily Map（站点结构发现）​

Cloudsway（搜索，中国区）​

Legacy Bing Proxy（自动路由 Baidu/Google）​

See also​

路径 A：模型内置搜索

支持的模型

Qwen

Gemini

Claude

Claude 响应结构

字节火山 Ark

Ark 响应结构

路径 B：独立搜索端点

Baidu（百度，仅中国区）

Tavily（全球，LLM-optimized）

Tavily Extract（网页正文提取）

Tavily Crawl（站内爬取）

Tavily Map（站点结构发现）

Cloudsway（搜索，中国区）

Legacy Bing Proxy（自动路由 Baidu/Google）

See also