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
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
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.":
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.
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