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Solucion

Pila de investigación LLM Wiki

Para crear una wiki de LLM al estilo Karpathy es necesario extraer datos de SERP web, hilos de Reddit, transcripciones de YouTube y arxiv. La unión de 4 o 5 proveedores de propósit

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El problema

Para crear una wiki de LLM al estilo Karpathy es necesario extraer datos de SERP web, hilos de Reddit, transcripciones de YouTube y arxiv. La unión de 4 o 5 proveedores de propósito único crea facturación por proveedor, modos de falla por proveedor y mantenimiento de SDK por proveedor.

La solucion de Scavio

Scavio (buscar + extraer + reddit_search + youtube_search) cubre cuatro de las cinco superficies bajo una clave. Combínelo con Qdrant para almacenamiento de vectores y cualquier LLM para obtener respuestas basadas en citas.

Antes

Tavily + Reddit scraper + YouTube Data API + Firecrawl + Qdrant + LLM = 6 proveedores, 6 sistemas de facturación, 6 modos de falla.

Después

Scavio + Qdrant + LLM = 3 proveedores, un grupo de créditos para la ingesta, un único archivo adjunto de MCP.

Para quien es

Mantenedores de canalizaciones RAG, creadores de wikis de IA, equipos de productos de base de conocimientos, fundadores que envían productos de agentes de investigación.

Beneficios clave

  • 4 superficies de ingestión bajo una sola tecla
  • Costo por crédito de $0,0043 tanto para búsqueda como para extracción
  • JSON escrito listo para citas
  • MCP alojado acoplable a Claude Code/Cursor
  • Costo de la pila ~$30 + Qdrant Cloud + tokens LLM

Ejemplo en Python

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

def ingest(topic):
    return {
        'web': requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': topic}).json(),
        'reddit': requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', headers=H, json={'query': topic}).json(),
        'youtube': requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/youtube/search', headers=H, json={'query': topic}).json(),
    }

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const H = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
const ingest = async (q) => {
  const opts = (b) => ({ method: 'POST', headers: H, body: JSON.stringify(b) });
  const [web, reddit, youtube] = await Promise.all([
    fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', opts({ query: q })).then(r => r.json()),
    fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', opts({ query: q })).then(r => r.json()),
    fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/youtube/search', opts({ query: q })).then(r => r.json()),
  ]);
  return { web, reddit, youtube };
};

Plataformas utilizadas

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

Preguntas frecuentes

Para crear una wiki de LLM al estilo Karpathy es necesario extraer datos de SERP web, hilos de Reddit, transcripciones de YouTube y arxiv. La unión de 4 o 5 proveedores de propósito único crea facturación por proveedor, modos de falla por proveedor y mantenimiento de SDK por proveedor.

Scavio (buscar + extraer + reddit_search + youtube_search) cubre cuatro de las cinco superficies bajo una clave. Combínelo con Qdrant para almacenamiento de vectores y cualquier LLM para obtener respuestas basadas en citas.

Mantenedores de canalizaciones RAG, creadores de wikis de IA, equipos de productos de base de conocimientos, fundadores que envían productos de agentes de investigación.

Si. El plan gratuito de Scavio incluye 50 creditos al registrarte sin necesidad de tarjeta de credito. Es suficiente para validar esta solucion en tu flujo de trabajo.

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  • Alternativa a SerpAPI
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  • cURL a codigo
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