El problema
Los LLM indican con confianza precios obsoletos o fabricados para herramientas SaaS, API y productos físicos. Un modelo entrenado en 2024 cotizará los precios de 2024 en 2026. Los usuarios confían en estos precios y toman decisiones de compra en función de ellos.
La solucion de Scavio
Antes de solicitar al LLM una respuesta relacionada con el precio, busque el SERP actual para la consulta de precios e inyecte los fragmentos principales en el mensaje como contexto de base. Indique al modelo que utilice únicamente el contexto proporcionado para las afirmaciones de precios.
Antes
El usuario le pregunta a un asistente de IA: "¿Cuánto cuesta Firecrawl?" El modelo responde "$16/mes" según los datos de entrenamiento. El usuario no comprueba y toma una decisión presupuestaria basándose en un precio incorrecto o desactualizado.
Después
El asistente obtiene 'Precios de Firecrawl 2026' de SERP, inserta el fragmento de la página de precios actual en el mensaje y responde con el precio actual citando la fuente. El precio es verificable y actual.
Para quien es
Desarrolladores que crean asistentes de inteligencia artificial, chatbots o agentes de investigación que responden preguntas sobre precios, disponibilidad o cualquier dato urgente.
Beneficios clave
- Elimina las alucinaciones de precios de cualquier producto o servicio
- Funciona con cualquier LLM (Claude, GPT-4o, Llama, Gemini)
- Un crédito de búsqueda por llamada de puesta a tierra ($0,005)
- Se generaliza a cualquier afirmación objetiva: fechas de lanzamiento, disponibilidad de funciones, disponibilidad.
Ejemplo en Python
import requests
import anthropic
SCAVIO_KEY = "your-scavio-api-key"
def grounded_price_answer(product: str) -> str:
# Fetch current pricing data
r = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
json={"query": f"{product} pricing 2026", "num_results": 5},
headers={"x-api-key": SCAVIO_KEY}, timeout=15
)
snippets = "\n".join(
f"{res['title']}: {res.get('snippet','')}"
for res in r.json().get("organic_results", [])[:3]
)
prompt = f"""Current pricing data from search:\n{snippets}\n\nUsing ONLY the above, what does {product} cost? State the price and cite the source."""
client = anthropic.Anthropic()
msg = client.messages.create(model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=256,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
return msg.content[0].text
print(grounded_price_answer("Firecrawl"))Ejemplo en JavaScript
const SCAVIO_KEY = 'your-scavio-api-key';
async function groundedPriceAnswer(product) {
const res = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'x-api-key': SCAVIO_KEY },
body: JSON.stringify({ query: `${product} pricing 2026`, num_results: 5 })
});
const data = await res.json();
const context = (data.organic_results ?? []).slice(0, 3)
.map(r => `${r.title}: ${r.snippet ?? ''}`).join('\n');
// Pass context to your LLM of choice
return context;
}Plataformas utilizadas
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA