问题所在
检索 URL 并将原始 HTML 提供给 LLM 的 RAG 管道会消耗约 10 倍的输入令牌。 通过 Scavio /extract 进行 LLM 预降价提取可大幅降低成本，而不会损失基础质量。
Scavio 如何提供帮助
- 输入令牌减少 10 倍
- 更清晰的 LLM 背景 = 更好的答案
- 每次提取成本 $0.0043
- 与任何法学硕士（Claude、GPT、DeepSeek）配对
- 免费套餐涵盖原型设计
相关平台
包含知识图谱、PAA和AI概览的网页搜索
快速开始：Python 示例
以下是一个在 Google 上搜索“从 RAG 上下文的 5 个来源中提取 Markdown”的快速示例：
Python
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")专为 RAG 管道维护人员、知识库产品团队、内容丰富的 LLM 申请
Scavio 负责处理搜索基础设施——代理、验证码、速率限制和反爬检测——让你可以专注于构建你的 rag 管道的 html 令牌节省 方案。API 返回结构化 JSON，可直接用于处理、分析或输入 AI 智能体。
从免费套餐开始（注册即送 50 个积分，无需信用卡），在需要更高用量时再升级到付费套餐。