POST /v1/responses
Websuche-Werkzeug: aktuelle Antworten mit Quellen, aus der EU
Sprachmodelle kennen nur, was in ihren Trainingsdaten stand. Mit dem Websuche-Werkzeug schlägt ein Modell während der Antwort nach: neue Vorschriften, Preise auf der Seite eines Lieferanten, Release Notes oder aktuelle Nachrichten. Sie ergänzen einen Eintrag im Array `tools` einer Responses-Anfrage, und die Antwort kommt mit Verweisen auf die genutzten Seiten zurück.
- 01API-Format: OpenAI
- 02Rechenzentren in der EU
- 03Durch einen AV-Vertrag abgedeckt
curl https://api.inference.eu/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $INFERENCE_EU_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-oss-120b",
"tools": [{
"type": "web_search",
"user_location": {"type": "approximate", "country": "DE", "city": "Berlin"}
}],
"input": "What changed in the German e-invoicing rules for B2B companies this year? Cite your sources."
}'Was das Werkzeug leistet
Ergänzen Sie {"type": "web_search"} in tools einer Anfrage an POST /v1/responses. Das Modell entscheidet, ob eine Suche nötig ist. Wenn ja, führt die API von unserer Infrastruktur in der EU aus eine oder mehrere Suchen durch, liest die relevanten Treffer und gibt dem Modell deren Inhalt. Darauf stützt das Modell dann seine Antwort.
Suchen erscheinen in output als Elemente web_search_call mit ihrem status. Die Antwort ist ein Element message, dessen output_text-Inhalt annotations vom Typ url_citation trägt, jeweils mit url, Seitentitel in title sowie start_index und end_index des belegten Textes.
Wichtige Einstellungen
user_location mit type: "approximate" und Feldern wie country, city und region macht Treffer für einen Ort relevanter. Das zählt bei Fragen zu lokalem Recht, Geschäften oder Veranstaltungen. Nutzen Sie einen ISO-Ländercode wie DE, AT oder CH.
Mit tool_choice auf {"type": "web_search"} erzwingen Sie eine Suche, hilfreich, wenn Sie immer frische Quellen möchten. Auf auto überspringt das Modell die Suche bei Fragen, die es direkt beantworten kann, was schneller ist. Nennen Sie im Prompt bevorzugte Quellen, etwa amtliche Seiten, und bitten Sie um Belege; das Modell hält sich gut an solche Vorgaben.
Ein bewährtes Einsatzmuster
Websuche eignet sich für Recherche-Assistenten, Wettbewerbs- und Marktbeobachtung, Support-Bots mit aktuellen Produktinformationen und Agenten, die Fakten prüfen, bevor sie handeln. Zeigen Sie die Quellen in Ihrer Oberfläche als Links neben den belegten Sätzen, damit Leser Aussagen mit einem Klick prüfen können.
Für internes Wissen nutzen Sie besser eigenes Retrieval mit Embeddings und kombinieren beides in einer Anfrage, wenn eine Frage Unternehmensdaten und öffentliche Informationen braucht. Speichern Sie die zitierten URLs mit der Antwort, wenn Sie nachvollziehen müssen, woher eine Information stammt.
Fehler und Sonderfälle
Das Web hat nicht immer recht. Treffer können veraltet, einseitig oder falsch sein, und das Modell kann eine Seite missverstehen. Verlangen Sie Belege, zeigen Sie sie an und beziehen Sie bei Entscheidungen mit rechtlichen oder finanziellen Folgen einen Menschen ein.
Manche Seiten sperren automatisierte Zugriffe oder liegen hinter Logins und Bezahlschranken und lassen sich nicht lesen. Findet sich nichts Brauchbares, sollte das Modell das sagen; weisen Sie es in den Anweisungen darauf hin. Suchen kosten Zeit und Eingabe-Tokens, erzwingen Sie sie also nicht unnötig. An den Suchindex geht die Suchanfrage, nicht Ihr gesamtes Gespräch.
Web search: häufige Fragen
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