Reduzca los tokens de búsqueda de agentes con JSON estructurado

El problema

Los agentes de IA que inyectan HTML sin procesar a partir de búsquedas web consumen entre 20.000 y 25.000 tokens por consulta. Al precio de LLM (3 dólares/millón de tokens de entrada para Claude Sonnet), un agente con muchas búsquedas cuesta entre 7 y 8 dólares al día solo en tokens de entrada. El HTML incluye navegación, anuncios, scripts y pies de página que no proporcionan valor al agente.

La solucion de Scavio

Reemplace el raspado de HTML sin formato con una API de búsqueda estructurada que devuelva solo títulos, fragmentos y URL como JSON. Los mismos resultados de búsqueda se tokenizan entre 800 y 1200 tokens en lugar de entre 20 000 y 25 000, lo que reduce los costos de LLM en un 90 % o más.

Para quien es

Los desarrolladores de agentes de IA, los creadores de aplicaciones de LLM y los equipos optimizan los costos operativos de los agentes al reducir el consumo de tokens en la búsqueda web.

Beneficios clave

• Reducir de 25.000 a 1200 tokens por búsqueda (reducción del 95 %)
• El costo mensual de LLM cae de $225 a $26 por 100 búsquedas diarias
• JSON estructurado elimina la lógica de análisis y limpieza de HTML
• Un esquema consistente significa que los agentes pueden extraer campos de manera confiable
• Búsqueda multiplataforma sin infraestructura de scraping separada

Ejemplo en Python

import requests, os

H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def efficient_search(query, max_results=5):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': query}, timeout=10).json()
    results = r.get('organic_results', [])[:max_results]
    return [{'title': r['title'], 'snippet': r.get('snippet', ''),
             'url': r.get('link', '')} for r in results]

# ~200 tokens vs ~25,000 from raw HTML
context = efficient_search('best vector database 2026')
print(f'{len(context)} results, ~{sum(len(str(c)) for c in context)} chars')

Ejemplo en JavaScript

const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function efficientSearch(query) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST', headers: H,
    body: JSON.stringify({platform: 'google', query})
  }).then(r => r.json());
  return (r.organic_results || []).slice(0, 5).map(r => ({
    title: r.title, snippet: r.snippet || '', url: r.link || ''
  }));
}
efficientSearch('best vector database 2026').then(r => console.log(`${r.length} results`));

Plataformas utilizadas