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Scavio para Contexto de búsqueda eficiente en tokens para canalizaciones de LLM

Reduzca los costos de LLM implementando presupuestos simbólicos para el contexto de búsqueda. Extraiga solo los campos esenciales de los resultados de búsqueda, trunque según el presupuesto y dé formato de manera eficiente antes de pasar al modelo.

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El problema

La generación ingenua de búsqueda aumentada vuelca los resultados de búsqueda completos en el contexto LLM, desperdiciando entre el 40% y el 60% de los tokens en metadatos, miniaturas y campos no esenciales. A $15/M de tokens para los modelos de clase GPT-4, este desperdicio se suma.

Como ayuda Scavio

  • Reducción del 40 al 60 % en tokens de contexto de búsqueda
  • Presupuesto de token predecible por llamada de búsqueda
  • Solo campos esenciales (título, fragmento, URL) versus respuesta completa
  • El truncamiento teniendo en cuenta el presupuesto conserva los resultados más relevantes
  • Funciona con cualquier LLM (GPT-4, Claude, código abierto)

Plataformas relevantes

Google

Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA

Reddit

Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit

YouTube

Búsqueda de videos con transcripciones y metadatos

Amazon

Búsqueda de productos con precios, calificaciones y reseñas

Inicio rapido: ejemplo en Python

Aqui tienes un ejemplo rapido buscando Google por "Agent sets 2000-token budget for search context. Full API response would be 5000 tokens. Budget manager extracts title + snippet + URL per result, includes first 8 results within budget, truncates cleanly. LLM receives focused context, generates equally good response, costs 60% less.":

Python
import requests

API_KEY = "your_scavio_api_key"

response = requests.post(
    "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
    headers={
        "x-api-key": API_KEY,
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={"query": query},
)

data = response.json()
for result in data.get("organic_results", [])[:5]:
    print(f"{result['position']}. {result['title']}")
    print(f"   {result['link']}\n")

Creado para Ingenieros de inteligencia artificial optimizan los costos de LLM y equipos crean aplicaciones de búsqueda aumentada a escala

Scavio se encarga de la infraestructura de busqueda — proxies, CAPTCHAs, limites de velocidad y deteccion anti-bots — para que puedas concentrarte en construir tu solucion de contexto de búsqueda eficiente en tokens para canalizaciones de llm. La API devuelve JSON estructurado listo para procesar, analizar o alimentar a agentes de IA.

Comienza con el plan gratuito (50 creditos al registrarte, sin tarjeta de credito) y escala a planes de pago cuando necesites mayor volumen.

Preguntas frecuentes

Reduzca los costos de LLM implementando presupuestos simbólicos para el contexto de búsqueda. Extraiga solo los campos esenciales de los resultados de búsqueda, trunque según el presupuesto y dé formato de manera eficiente antes de pasar al modelo. La API devuelve JSON estructurado que puedes procesar mediante programacion o alimentar a un agente de IA para su analisis automatizado.

Para contexto de búsqueda eficiente en tokens para canalizaciones de llm, usa los endpoints de Google Search, reddit, YouTube Search, Amazon Search. Cada solicitud cuesta 1 credito.

Si. Scavio se encarga de toda la infraestructura: proxies, limites de velocidad, CAPTCHAs y deteccion anti-bots. Los planes de pago admiten hasta mas de 100K creditos al mes con soporte prioritario y limites de velocidad mas altos.

Por supuesto. Scavio se integra con LangChain, CrewAI, LlamaIndex, AutoGen y cualquier framework que pueda hacer solicitudes HTTP. Crea un agente que busque, analice y actue sobre los datos de contexto de búsqueda eficiente en tokens para canalizaciones de llm automaticamente.

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Community, posts & threaded comments from any subreddit

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Video search with transcripts and metadata

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