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本文说明在 API易 上使用 GPT 系列模型实现联网搜索的方法，基于 2026年6月 实测验证。

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一句话结论

API易 完整支持 OpenAI 官方联网搜索：使用 Responses API（/v1/responses）+ web_search 工具，gpt-5.5 和 gpt-5.4 实测均真实联网、返回带来源引用的最新信息。默认分组的 KEY 即可使用，无需任何特殊开通。 
端点：   POST https://api.apiyi.com/v1/responses
工具：   tools: [{"type": "web_search"}]
模型：   gpt-5.5 / gpt-5.4（实测验证）

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真实可用性（实测数据，2026-06-11）

模型联网结果引用单次问答搜索次数延迟
gpt-5.4✅ 准确返回当周新闻✅ 结构化 url_citation1 次~11s
gpt-5.5✅ 准确返回当周新闻（自动界定时间窗、多源交叉验证）✅ 结构化 url_citation~8 次~51s
选型建议：追求快和省选 gpt-5.4；追求覆盖面和严谨度选 gpt-5.5（搜索轮次多、检索内容注入大，费用和延迟相应更高，见计费一节）。

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快速上手

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cURL

curl https://api.apiyi.com/v1/responses \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "authorization: Bearer 你的APIYI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "max_output_tokens": 8192,
    "tools": [{"type": "web_search"}],
    "input": "Anthropic 最近一周发布了什么新模型？请搜索并附来源链接"
  }'

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Python（OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="你的APIYI_KEY",          # 默认分组即可
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
)

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",                  # 或 gpt-5.5
    max_output_tokens=8192,           # 建议 ≥8k；gpt-5.5 推理 token 消耗较多，过小会 incomplete
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="Anthropic 最近一周发布了什么新模型？请搜索并附来源链接",
)

# 1) 最终回答文本
print(resp.output_text)

# 2) 本次实际搜索次数（计费依据，见下文）
search_calls = [item for item in resp.output if item.type == "web_search_call"]
print(f"本次搜索 {len(search_calls)} 次")

# 3) 来源引用（结构化 url_citation）
for item in resp.output:
    if item.type == "message":
        for content in item.content:
            for ann in getattr(content, "annotations", []) or []:
                print(f"来源: {ann.title} | {ann.url}")

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响应结构说明

output 数组按执行顺序包含：
item type含义
web_search_call一次实际执行的搜索（计费按此条目数）
reasoning模型推理过程（gpt-5 系列）
message最终回答，其 content[].annotations 含 url_citation（title + url）
status 为 completed 表示正常完成；若为 incomplete 通常是 max_output_tokens 给小了，调大即可。

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计费说明（重要）

联网搜索会收取工具调用费用，由两部分组成：
项目价格说明
工具调用费$10 / 1000 次（$0.01/次）工具名：web_search；按响应 output 中 web_search_call 条目数计——一次提问可能触发多次搜索（gpt-5.4 通常 1 次，gpt-5.5 通常 5–8 次）
检索内容 token 费按模型标准 input 价搜索结果会注入模型上下文，按 input token 计费。这部分往往是大头：实测 gpt-5.4 单次问答约 9k input token，gpt-5.5 约 48–54k
实测单次联网问答总开销参考：gpt-5.4 ≈ $0.01 搜索费 + 9k token；gpt-5.5 ≈ $0.08 搜索费 + ~50k token。请按业务问答量预估。

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注意事项

  1. 请走 Responses API，不要用 Chat Completions 的 web_search_options：gpt-5 系列模型不支持该参数（OpenAI 官方行为，会返回 400 Unknown parameter: 'web_search_options'）。web_search_options 仅适用于 *-search-preview 专用模型。
  2. max_output_tokens 建议 ≥8192：gpt-5.5 的推理（reasoning）token 消耗较多，上限过小会返回 status: "incomplete"，没有最终回答但 token 照常计费。
  3. 旧版工具类型 web_search_preview 同样可用，行为一致；新接入建议直接用 web_search。
  4. 如需控制成本，可在提示词中约束搜索行为（如”最多搜索 2 次”），或选用 gpt-5.4。

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FAQ

Q：怎么确认这次回答真的联网了？ A：检查响应 output 中是否存在 type="web_search_call" 的条目，以及 message 的 annotations 中是否有 url_citation。两者都有即为真实联网；只有正文文字、没有这两个特征的，是模型凭训练数据回答。 Q：需要换分组或特殊 KEY 吗？ A：不需要。OpenAI 系列模型使用默认分组的 KEY 即可直接调用联网搜索。 Q：支持哪些模型？ A：gpt-5.5、gpt-5.4 已实测验证。其他 gpt-5 系列模型理论上同样支持 Responses API 的 web_search 工具，使用前建议按上面 FAQ 的方法做一次验证。

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