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1️⃣ Búsqueda web en tiempo real: superando las limitaciones temporales del LLM para obtener salidas más precisas y fiables

Hemos mejorado las series de modelos OpenAI y Gemini con la capacidad de acceder a la información más reciente de la web, ayudándote a:
  • Acceder a la información más reciente: Obtén actualizaciones en tiempo real sobre eventos actuales, las últimas investigaciones o datos en vivo
  • Eliminar lagunas de conocimiento: Supera las limitaciones temporales de los datos de entrenamiento del LLM accediendo a información posterior al entrenamiento
  • Reducir alucinaciones: Proporciona respuestas basadas en hechos mediante búsquedas web en tiempo real, reduciendo significativamente las fabulaciones de la IA
  • Mejorar la calidad de las decisiones: Toma decisiones con mayor confianza basadas en análisis y recomendaciones fundamentadas en hechos actuales
Modelos admitidos: Actualmente se admiten las series de modelos OpenAI y Gemini con dos métodos de integración: 1. Modelos con capacidades de búsqueda nativa Serie Gemini (Grounding con la búsqueda de Google):
  • gemini-3.1-pro-preview-search
  • gemini-3-flash-preview-search
  • gemini-2.5-pro-search
  • gemini-2.5-flash-search
Serie OpenAI (Search Preview):
  • gpt-4o-search-preview
  • gpt-4o-mini-search-preview
2. Soporte basado en parámetros Añade el parámetro web_search_options={} para habilitar la conectividad web en los modelos Gemini y OpenAI que admiten este parámetro. Si la API devuelve Unknown parameter: 'web_search_options', el modelo actual o la API ascendente no acepta este parámetro. Usa uno de los modelos de búsqueda nativos anteriores, o el sufijo :surfing descrito abajo. La tarifa de búsqueda de Gemini se basa en lo mostrado en la consola y en la página de detalles del modelo.

Guía de uso

Antes de usarlo, ejecuta pip install -U openai para actualizar el paquete openai y configura tu AIHubMix API Key como variable de entorno:
Windows PowerShell:
Ejemplo:

2️⃣ Smart Surfing: permitir a la IA explorar internet libremente

Añadiendo :surfing al ID del modelo, cualquier modelo de lenguaje grande puede equiparse con capacidades de búsqueda.
  • Solo tienes que añadir el sufijo; no se requiere una integración compleja
  • Este método reenviará por defecto la solicitud del usuario al servicio de búsqueda Tavily, y el LLM hará referencia a los resultados de búsqueda en su respuesta
  • Tarifa de búsqueda: $0.006 por búsqueda
  • Actualmente, la tarifa se deduce directamente del “cambio de saldo”, y los “detalles del registro” aún no muestran la tarifa de búsqueda, pero se incluirán en el futuro
El ID del modelo se puede copiar desde la galería de modelos.
Ejemplo:
Ejemplo de respuesta de la API:

Última actualización: 2026-06-15