Cuanto tiempo lleva este tutorial de cómo agregar una alternativa de búsqueda cuando gemini se niega a buscar?

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Que necesito antes de empezar?

Credenciales de Google AI Studio o Vertex AI. Clave API de Scavio. Python 3.8+. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Puedo ejecutar este tutorial con el plan gratuito?

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Con que frameworks funciona esto?

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

Tutorial alternativo de búsqueda de Géminis (2026)

Desde abril de 2026, Gemini 2.0 Flash tiene un error intermitente: la conexión a tierra de google_search devuelve resultados vacíos o se niega a activarse por completo. La regresión de la imagen de marzo de 2026 empeoró las cosas. Flash no invoca de manera confiable la búsqueda, especialmente cuando también se registran herramientas externas. Este tutorial crea una capa de detección y respaldo para que su agente siempre obtenga resultados de búsqueda.

Requisitos previos

Credenciales de Google AI Studio o Vertex AI
Clave API de Scavio
Python 3.8+

Guia paso a paso

Paso 1: Llama a Gemini con conexión a tierra de google_search

Configure la llamada Gemini estándar con la conexión a tierra habilitada.

Python

import google.generativeai as genai
import os

genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash',
    tools=[genai.Tool(google_search=genai.GoogleSearch())])

def gemini_search(query):
    response = model.generate_content(query)
    return response

Paso 2: Detectar resultados de búsqueda vacíos o fallidos

Compruebe si Gemini realmente realizó una llamada de búsqueda. El error de abril de 2026 devuelve candidatos sin metadatos básicos.

Python

def search_failed(response):
    # No grounding metadata = search did not trigger
    if not hasattr(response, 'candidates') or not response.candidates:
        return True
    candidate = response.candidates[0]
    grounding = getattr(candidate, 'grounding_metadata', None)
    if not grounding or not grounding.grounding_chunks:
        return True
    # Empty chunks = search triggered but returned nothing
    return len(grounding.grounding_chunks) == 0

Paso 3: Ruta a Scavio en caso de fallo

Cuando la búsqueda de Gemini falla, extraiga la consulta y llame a Scavio.

Python

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

def search_with_fallback(query):
    response = gemini_search(query)
    if search_failed(response):
        results = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=H,
            json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
        return {'source': 'scavio', 'results': results}
    return {'source': 'gemini', 'response': response}

Paso 4: Tasas de fallos de registro para el seguimiento

Realice un seguimiento de la frecuencia con la que falla la búsqueda de Gemini para saber cuándo Google soluciona el error.

Python

import json, datetime

def log_search_event(query, source, failed):
    with open('search_fallback_log.jsonl', 'a') as f:
        f.write(json.dumps({
            'ts': datetime.datetime.now().isoformat(),
            'query': query, 'source': source, 'gemini_failed': failed
        }) + '\n')

Ejemplo en Python

Python

import os, requests
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash',
    tools=[genai.Tool(google_search=genai.GoogleSearch())])
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def search(query):
    resp = model.generate_content(query)
    grounding = getattr(resp.candidates[0], 'grounding_metadata', None) if resp.candidates else None
    if not grounding or not grounding.grounding_chunks:
        return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=H, json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
    return resp

Ejemplo en JavaScript

JavaScript

const res = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST',
  headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: userQuery})
});
const fallbackResults = await res.json();

Salida esperada

JSON

Agent that always returns search results: Gemini grounding when it works, Scavio API when Gemini fails. JSONL log of failure rates for monitoring.

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Credenciales de Google AI Studio o Vertex AI
Clave API de Scavio
Python 3.8+

Guia paso a paso

Paso 1: Llama a Gemini con conexión a tierra de google_search

Configure la llamada Gemini estándar con la conexión a tierra habilitada.

Python

import google.generativeai as genai
import os

genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash',
    tools=[genai.Tool(google_search=genai.GoogleSearch())])

def gemini_search(query):
    response = model.generate_content(query)
    return response

Paso 2: Detectar resultados de búsqueda vacíos o fallidos

Compruebe si Gemini realmente realizó una llamada de búsqueda. El error de abril de 2026 devuelve candidatos sin metadatos básicos.

Python

def search_failed(response):
    # No grounding metadata = search did not trigger
    if not hasattr(response, 'candidates') or not response.candidates:
        return True
    candidate = response.candidates[0]
    grounding = getattr(candidate, 'grounding_metadata', None)
    if not grounding or not grounding.grounding_chunks:
        return True
    # Empty chunks = search triggered but returned nothing
    return len(grounding.grounding_chunks) == 0

Paso 3: Ruta a Scavio en caso de fallo

Cuando la búsqueda de Gemini falla, extraiga la consulta y llame a Scavio.

Python

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

def search_with_fallback(query):
    response = gemini_search(query)
    if search_failed(response):
        results = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=H,
            json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
        return {'source': 'scavio', 'results': results}
    return {'source': 'gemini', 'response': response}

Paso 4: Tasas de fallos de registro para el seguimiento

Realice un seguimiento de la frecuencia con la que falla la búsqueda de Gemini para saber cuándo Google soluciona el error.

Python

import json, datetime

def log_search_event(query, source, failed):
    with open('search_fallback_log.jsonl', 'a') as f:
        f.write(json.dumps({
            'ts': datetime.datetime.now().isoformat(),
            'query': query, 'source': source, 'gemini_failed': failed
        }) + '\n')

Ejemplo en Python

Python

import os, requests
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash',
    tools=[genai.Tool(google_search=genai.GoogleSearch())])
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def search(query):
    resp = model.generate_content(query)
    grounding = getattr(resp.candidates[0], 'grounding_metadata', None) if resp.candidates else None
    if not grounding or not grounding.grounding_chunks:
        return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=H, json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
    return resp

Ejemplo en JavaScript

JavaScript

const res = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST',
  headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: userQuery})
});
const fallbackResults = await res.json();

Salida esperada

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