PenyelidikanPelbagai Sumber10 credits

deep_research

Berikan satu soalan dan ia menjalankan beberapa carian web, mengambil hasil yang paling menjanjikan, memberi skor kepada setiap petikan berbanding pertanyaan anda, dan memulangkan yang terkuat — setiap satu membawa URL dan tajuk halaman asalnya.

Kes Penggunaan

Jawab satu soalan dengan sitasi dilampirkan

Setiap penemuan membawa source_urlnya, jadi setiap dakwaan boleh dijejaki kembali kepada halaman tempat ia diambil.

Tinjau apa kata beberapa sumber tentang satu topik

Satu panggilan menjalankan beberapa pertanyaan carian dan menarik daripada sehingga 10 sumber berbeza, bukannya membaca satu halaman pada satu masa.

Sandarkan gesaan LLM pada bahan yang diambil

Penemuan ialah petikan kata demi kata, bukan parafrasa, jadi ia boleh dihantar kepada model anda sendiri sebagai konteks tanpa satu lagi lompatan melalui ringkasan orang lain.

Hadkan penyelidikan kepada sumber yang anda percayai

research_scope.domains mengehadkan carian kepada sebanyak 10 domain — berguna untuk penyelidikan kawal selia, vendor atau dokumentasi dalaman.

Endpoint

POST/api/v1/tools/deep_research

Auth Required

1 permintaan/s pada pelan Free

10 credits

Parameters

Parameter pertanyaan dinamakan research_query, bukan topic atau query, dan mesti sekurang-kurangnya 10 aksara. Kunci yang tidak dikenali dibuang secara senyap, jadi menghantar topic menghasilkan 400 kerana research_query tiada.

Name	Type	Required	Default	Description
research_query	string	Required	-	Soalan yang hendak diselidik. Minimum 10 aksara. Ungkapkannya sebagai soalan atau dakwaan khusus — perkataannya digunakan untuk menjalankan carian dan juga untuk memberi skor kepada petikan, jadi pertanyaan yang tepat menyusun lebih baik daripada kata kunci tunggal. Example: What are the tradeoffs of edge caching for API responses?
research_scope	object	Optional	-	Kawalan pilihan ke atas seluas dan sebaharu mana penyelidikan itu.
max_sources	number	Optional	-	Batalkan bilangan sumber yang tersirat daripada `depth_level`, 1-10. Ia diutamakan apabila kedua-duanya ditetapkan. Example: 8
respect_robots	boolean	Optional	true	Hormati robots.txt setiap tapak sumber. Dibiarkan pada `true`, hasil carian yang robots.txt-nya melarang `CrawlForge` tidak diambil — ia kekal dalam set sumber dengan `fetched: false` dan hanya petikan cariannya, dan sebabnya dinamakan dalam `warnings` dan bukannya dikembalikan sebagai 403. Kos credits rata itu tidak berubah. Tetapkan kepada `false` hanya untuk sasaran yang anda mempunyai perjanjian sendiri dengannya — tindakan mengatasi itu direkodkan pada API key anda dan tidak sampai kepada hos yang berada dalam senarai penarikan diri kekal CrawlForge. Example: true
max_inline_chars	number	Optional	40000	Hasil terbesar yang dikembalikan sebaris, dalam aksara JSON-nya (1,000-10,000,000). Melebihinya, respons membawa `preview` (`max_inline_chars` aksara pertama JSON yang diformat), `result_handle`, `total_chars`, `truncated: true` dan `expires_at`, dan [read_result](/docs/api-reference/tools/read-result) membaca selebihnya dengan 1 credit setiap panggilan. Hasil tersimpan disimpan selama 1 jam. Example: 40000

Sintesis pada API REST terhos bersifat ekstraktif, bukan generatif. Tiada LLM terlibat: penemuan dan ringkasan ialah petikan yang dipilih dan disusun daripada halaman yang diambil, dipulangkan kata demi kata. Responsnya sendiri menyatakan demikian dalam methodology.llm_used: false. Untuk sintesis yang ditulis LLM, gunakan pelayan MCP CrawlForge.

Bagaimana satu larian penyelidikan berjalan

Empat peringkat, semuanya di dalam satu permintaan.

1. Kembangkan dan cari

Pertanyaan anda menjadi beberapa pertanyaan carian, dijalankan terhadap Brave Search API. Pertanyaan tepat yang digunakan dipulangkan dalam methodology.queries_run, dan bahagian belakang yang menjalankannya dalam methodology.search_backend.

2. Pilih sumber

Hasil dinyahduplikasi dan calon terbaik disimpan, sebanyak yang dibenarkan oleh depth_level atau max_sources. methodology.sources_considered melaporkan berapa banyak dilihat sebelum pemotongan.

3. Ambil dan beri skor

Setiap sumber yang disimpan diambil dan dipecahkan kepada petikan, dan setiap petikan diberi skor berbanding terma pertanyaan anda. Sumber yang gagal diambil kekal dalam sources dengan fetched: false.

4. Susun dan pulangkan

10 petikan berskor tertinggi menjadi key_findings, setiap satu dipangkas kepada 600 aksara dan ditandakan dengan URL asalnya.

relevance_score ialah skor pertindihan terma berbanding pertanyaan anda, bukan pertimbangan tentang ketepatan fakta atau kredibiliti sumber. Skor tinggi bermakna petikan itu sepadan dengan apa yang anda tanya — tidak lebih. Baca source_url sebelum bergantung pada sesuatu penemuan.

Contoh Permintaan

terminalBash

# The query parameter is research_query, not topic. Minimum 10 characters.
curl -X POST https://crawlforge.dev/api/v1/tools/deep_research \
  -H "X-API-Key: cf_test_YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "research_query": "What are the tradeoffs of edge caching for API responses?",
    "research_scope": {
      "depth_level": "deep",
      "time_range": "year",
      "language": "en"
    },
    "max_sources": 8
  }'

# Restrict the search to sources you already trust
curl -X POST https://crawlforge.dev/api/v1/tools/deep_research \
  -H "X-API-Key: cf_test_YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "research_query": "What does the EU AI Act require for general-purpose models?",
    "research_scope": {
      "domains": ["europa.eu", "eur-lex.europa.eu"]
    }
  }'

Contoh Respons

200 OK14,260ms

{
  "success": true,
  "data": {
    "research_query": "What are the tradeoffs of edge caching for API responses?",
    "methodology": {
      "queries_run": [
        "tradeoffs of edge caching for API responses",
        "edge caching API responses disadvantages",
        "CDN edge cache API latency consistency"
      ],
      "search_backend": "brave",
      "sources_considered": 27,
      "sources_fetched": 5,
      "synthesis": "extractive",
      "llm_used": false
    },
    "key_findings": [
      {
        "text": "Edge caching cuts round-trip latency by serving from a point of presence near the client, but it introduces a consistency window: until the TTL expires or an explicit purge lands, different regions can serve different versions of the same resource.",
        "source_url": "https://example.com/engineering/edge-caching",
        "source_title": "Edge caching in practice",
        "relevance_score": 0.874
      },
      {
        "text": "Purge propagation is the operational cost most teams underestimate. A global invalidation is not instantaneous, and designs that assume it is will read stale data during the propagation window.",
        "source_url": "https://example.org/cdn-invalidation",
        "source_title": "CDN invalidation strategies",
        "relevance_score": 0.791
      }
    ],
    "sources": [
      {
        "url": "https://example.com/engineering/edge-caching",
        "title": "Edge caching in practice",
        "snippet": "How edge caching changes the latency and consistency profile of an API...",
        "fetched": true,
        "domain": "example.com"
      },
      {
        "url": "https://example.net/blocked-article",
        "title": "Caching at the edge",
        "snippet": "An overview of edge caching patterns...",
        "fetched": false,
        "domain": "example.net"
      }
    ],
    "summary": "Edge caching trades consistency for latency. The dominant operational cost is purge propagation, and the dominant design question is which endpoints tolerate a staleness window.",
    "notes": "Synthesis is extractive (no LLM on the hosted API). For LLM-synthesized deep research, use the CrawlForge MCP server.",
    "researched_at": "2026-08-26T14:30:00.000Z"
  },
  "credits_used": 10,
  "credits_remaining": 990,
  "processing_time": 14260
}

Field Descriptions

data.methodology.queries_runCarian yang benar-benar dilakukan, dikembangkan daripada pertanyaan anda. Berguna untuk menilai sama ada larian itu memahami soalan.

data.methodology.sources_consideredHasil carian yang dilihat sebelum pemilihan; sources_fetched ialah berapa banyak kemudiannya diambil.

data.methodology.llm_usedSentiasa false pada API REST terhos — sintesis bersifat ekstraktif.

data.key_findingsSehingga 10 petikan, berskor tertinggi dahulu, setiap satu dipangkas kepada 600 aksara.

data.key_findings.source_urlHalaman tempat petikan itu diambil kata demi kata — inilah sitasinya.

data.key_findings.relevance_scoreSkor pertindihan terma berbanding pertanyaan anda, dibundarkan kepada 3 titik perpuluhan. Bukan isyarat kredibiliti.

data.sources.fetchedFalse apabila halaman itu tidak dapat diambil. Ia masih muncul di sini, tetapi tidak menyumbang sebarang penemuan.

data.summaryDihimpun daripada petikan berkedudukan teratas, bukan ditulis oleh model.

processing_timeLarian penyelidikan adalah perlahan — mencari dan mengambil beberapa halaman lazimnya mengambil 10-20 saat.

Pengendalian Ralat

research_query tiada (400 VALIDATION_ERROR)

Lazimnya berpunca daripada menghantar topic atau query sebaliknya. Kunci yang tidak dikenali dibuang, jadi permintaan itu tiba tanpa sebarang pertanyaan.

Pertanyaan terlalu pendek (400 VALIDATION_ERROR)

research_query mesti sekurang-kurangnya 10 aksara. Kata kunci tunggal ditolak dan, secara amnya, merupakan pertanyaan yang lemah — petikan diberi skor berbanding terma ini.

Bahagian belakang carian tidak dapat dicapai (502 RESEARCH_SEARCH_UNAVAILABLE)

Penyedia carian huluan tidak dapat dihubungi. Tiada credits dicaj.

Carian gagal (502 RESEARCH_SEARCH_FAILED)

Penyedia carian membalas dengan ralat, paling kerap had kuota. Tiada credits dicaj.

Dilarang oleh robots.txt (bukan ralat — sumber itu tidak diambil)

Hasil carian yang dilarang oleh robots.txt untuk CrawlForge tidak diambil, tetapi ia kekal dalam set sumber dengan fetched: false dan petikan cariannya, dan warnings menamakannya — jadi larian itu tidak mengembalikan sebarang 403 dan bilangan sumber tidak berubah. Tetapkan respect_robots: false untuk mengatasinya bagi sasaran yang anda mempunyai perjanjian sendiri dengannya — tindakan mengatasi itu direkodkan pada API key anda, dan ia tidak sampai kepada hos yang berada dalam senarai penarikan diri kekal CrawlForge.

Mendapatkan penemuan yang lebih baik:

Pemberian skor ialah pertindihan terma berbanding research_query, jadi pertanyaan itu berperanan dua kali: sebagai input carian dan sebagai kunci penyusunan. Soalan khusus dengan terma tersendiri mengatasi soalan yang luas — dan research_scope.domains lebih berkesan daripada pertanyaan yang lebih panjang apabila anda sudah tahu sumber mana yang anda percayai.

Kos credits

10 credits

10 credits setiap permintaan

Rata 10 credits tanpa mengira depth_level atau berapa banyak sumber diambil — larian comprehensive ke atas 10 sumber berharga sama seperti larian surface ke atas 3. Panggilan gagal, termasuk kedua-dua ralat bahagian belakang carian, tidak dicaj.

Pecahan Kos:

Sebarang larian penyelidikan, 3 hingga 10 sumber: 10 credits

Cadangan Pelan:

Pelan Free: 1,000 credits percubaan sekali sahaja = 100 larian penyelidikan

Pelan Hobby: 5,000 credits/bulan = 500 larian penyelidikan ($19/bulan)

Pelan Professional: 100,000 credits/bulan = 10,000 larian penyelidikan ($99/bulan)

Kerana kosnya rata, tiada penjimatan dalam menjalankan surface — gunakan deep atau comprehensive melainkan anda memerlukan kelajuan.

Alat Berkaitan

search_web

Hasil carian tersusun tanpa mengambil halaman (5 credits)

extract_content

Tarik badan yang boleh dibaca daripada satu sumber yang anda sudah pilih (2 credits)

summarize_content

Padatkan satu halaman dan bukannya menyelidik sesuatu soalan (4 credits)

agent

Penyelidikan pelbagai langkah autonomi dengan perancangan LLM (8 credits)

Bersedia mencuba deep_research? Daftar secara percuma dan dapatkan 1,000 credits — cukup untuk 100 larian penyelidikan.