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AI 驱动多阶段10 credits

deep_research

AI 驱动的多阶段研究，跨多个来源发现、分析并综合信息。具备查询扩展、来源验证、冲突检测和全面摘要等功能。

使用场景

学术研究

从学术文章、论文和学术来源中收集并综合信息

市场研究

跨多个来源分析市场趋势、竞争对手策略和行业发展

尽职调查

通过全面的来源验证调查公司、产品或技术

事实核查

通过交叉引用多个来源并检测冲突来验证主张

内容创作

在撰写文章、报告或文档之前对主题进行全面研究

竞争情报

跨行业追踪产品发布、功能更新和战略动向

Endpoint

POST/api/v1/tools/deep_research
Auth Required
2 req/s on Free plan
10 credits

Parameters

NameTypeRequiredDefaultDescription
topic
stringRequired-
要调查的研究主题或问题
Example: Impact of AI on software development productivity
maxDepth
numberOptional3
研究深度级别（1-5）：递归来源扩展的次数
Example: 4
queryExpansion
booleanOptionaltrue
自动生成相关查询以拓宽研究范围
Example: true
enableConflictDetection
booleanOptionaltrue
识别各来源之间相互冲突的信息
Example: true
maxSources
numberOptional20
要分析的来源的最大数量（5-50）
Example: 30
sourceTypes
string[]Optional["all"]
筛选来源类型：academic、news、blogs、forums 或 all
Example: ["academic", "news"]
dateRange
objectOptional-
按发布日期筛选来源
Example: {"start": "2023-01-01", "end": "2025-12-31"}

请求示例

terminalBash

响应示例

200 OK12,450ms
{
  "success": true,
  "data": {
    "topic": "Impact of AI on software development productivity",
    "summary": "Comprehensive research indicates AI tools like GitHub Copilot and ChatGPT have increased developer productivity by 30-55% according to multiple studies...",
    "keyFindings": [
      {
        "finding": "GitHub Copilot users complete tasks 55% faster",
        "sources": [
          "https://github.blog/research",
          "https://arxiv.org/paper1"
        ],
        "confidence": "high"
      },
      {
        "finding": "AI reduces debugging time by 40% on average",
        "sources": [
          "https://research.google/paper",
          "https://stackoverflow.blog/ai-survey"
        ],
        "confidence": "medium"
      }
    ],
    "conflicts": [
      {
        "topic": "Impact on code quality",
        "viewpoint1": {
          "claim": "AI-generated code has 20% more bugs",
          "sources": [
            "https://stanford.edu/paper"
          ]
        },
        "viewpoint2": {
          "claim": "No significant difference in bug rates",
          "sources": [
            "https://mit.edu/study"
          ]
        }
      }
    ],
    "sources": [
      {
        "url": "https://github.blog/research",
        "title": "Research: quantifying GitHub Copilot's impact",
        "type": "research",
        "relevance": 0.95,
        "credibility": 0.92,
        "datePublished": "2024-06-15"
      }
    ],
    "sourcesAnalyzed": 28,
    "queriesExpanded": [
      "AI coding assistants productivity",
      "GitHub Copilot studies",
      "ChatGPT developer efficiency"
    ],
    "confidenceScore": 87,
    "depthReached": 4
  },
  "credits_used": 10,
  "credits_remaining": 990,
  "processing_time": 12450
}
Field Descriptions
data.summary综合所有发现的执行摘要
data.keyFindings最重要的发现及其来源引用
data.conflicts各来源之间发现的相互矛盾的信息
data.confidenceScore对研究质量的整体置信度（0-100）
data.sourcesAnalyzed审阅的来源总数
credits_used每次深度研究请求固定消耗 10 credits
processing_time研究耗时 10-30 秒，取决于深度

错误处理

主题过于宽泛（400 Bad Request）

研究主题过于宽泛。请更加具体以获得更好的结果。

来源不足（404 Not Found）

无法为该主题找到足够的来源。请尝试更宽泛的搜索词或不同的日期范围。

研究超时（500 Internal Server Error）

研究耗时过长。请减小 maxDepth 或 maxSources 参数。

Credits 不足（402 Payment Required）

深度研究需要 10 credits。添加更多 credits 以继续。

专业提示： 大多数研究从 maxDepth=3 开始即可。更高的深度（4-5）带来的改进有限，但耗时会显著增加。对有争议或快速演变的主题启用冲突检测。

Credit 费用

10 credits
每次研究 10 credits
固定费用，与深度、来源或处理时间无关。仅在成功完成时扣除 credits。

包含内容：

跨所有来源类型的多阶段网页搜索

分析并综合多达 50 个来源

使用相关搜索词进行查询扩展

跨来源的冲突检测

来源可信度评分

全面的摘要生成

套餐推荐：

Free 套餐： 1,000 个一次性试用 credits = 100 次深度研究查询

Hobby 套餐： 5,000 credits = 500 次研究查询（$19/mo）

Professional 套餐： 50,000 credits = 5,000 次研究查询（$99/mo）

相关工具

search_web
更简单的网页搜索，无需多阶段分析（5 credits）
analyze_content
分析文本的情感、主题和质量（3 credits）
summarize_content
从长文本生成简洁摘要（4 credits）
batch_scrape
并行抓取多个发现的来源（每个 URL 1 credit）
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