> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aihubmix.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Búsqueda con LLM ## 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: ```shellscript theme={null} export AIHUBMIX_API_KEY="" ``` Windows PowerShell: ```powershell theme={null} setx AIHUBMIX_API_KEY "" ``` **Ejemplo:** ```py Python theme={null} import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"], # Replace with the key you generated in AiHubMix base_url="https://aihubmix.com/v1" ) chat_completion = client.chat.completions.create( model="gemini-3.5-flash", # 🌐 Enable search web_search_options={}, messages=[ { "role": "user", "content": "Search for information about the AIhubmix LLM API platform, provide a brief introduction, and include relevant links." } ] ) print(chat_completion.choices[0].message.content) ``` ```ts Typescript theme={null} import OpenAI from 'openai'; const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.AIHUBMIX_API_KEY, baseURL: 'https://aihubmix.com/v1' }); async function main() { const chatCompletion = await client.chat.completions.create({ model: 'gemini-3.5-flash', // 🌐 Enable search web_search_options: {}, messages: [ { role: 'user', content: 'Search for information about the AIhubmix LLM API platform, provide a brief introduction, and include relevant links.' } ] }); console.log(chatCompletion.choices[0].message.content); } main().catch(console.error); ``` ```shell Curl theme={null} curl "https://aihubmix.com/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \ -d '{ "model": "gemini-3.5-flash", "web_search_options": {}, "messages": [ { "role": "user", "content": "Provide information about Van Gogh on the Google Arts & Culture website, with a brief introduction and relevant links." } ], "stream": false }' ``` ## 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](https://aihubmix.com/models). **Ejemplo:** ```py Python theme={null} import requests import json import os try: response = requests.post( url="https://aihubmix.com/v1/chat/completions", headers={ "Authorization": f"Bearer {os.environ.get('AIHUBMIX_API_KEY')}", "Content-Type": "application/json", }, json={ "model": "gpt-5.5:surfing", # Append :surfing to the model id to support searching "messages": [ { "role": "user", "content": "Search for recent AIHubMix model updates, return concise Spanish bullet points with source links." } ], "stream": False }, timeout=60 ) result = response.json() if response.status_code >= 400: print("Request failed:", response.status_code) print("API response:", json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Request error: {e}") except json.JSONDecodeError as e: print(f"JSON decode error: {e}") except Exception as e: print(f"Other error: {e}") ``` **Ejemplo de respuesta de la API:** ```json theme={null} { "id": "chatcmpl-xxxx", "model": "gpt-5.5-2026-04-24", "object": "chat.completion", "created": 1760000000, "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "AIHubMix es una plataforma API que agrega capacidades de modelos de varios proveedores. Su sitio oficial es https://aihubmix.com." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 220, "completion_tokens": 240, "total_tokens": 460, "prompt_tokens_details": { "audio_tokens": 0, "cached_tokens": 0 }, "completion_tokens_details": { "accepted_prediction_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "reasoning_tokens": 196, "rejected_prediction_tokens": 0 } } } ``` *** Última actualización: 2026-06-15