> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Руководство по веб-поиску Claude API
> Группа по умолчанию (AWS Claude) не поддерживает нативный инструмент web_search. Два проверенных на практике варианта: бета-группа ClaudeOfficial или пользовательский инструмент поиска.
Эта страница объясняет два рабочих пути для веб-поиска с моделями Claude на APIYI, подтвержденные практическим тестированием в июне 2026 года. Для каналов, тарификации и базовой настройки сначала см. [Основы Claude API](/ru/api-capabilities/claude).
## Кратко
**Стандартная Claude-группа в APIYI направляет запросы к официальной AWS Claude (Amazon Bedrock), а сам AWS не поддерживает нативный веб-поиск Claude** — это ограничение архитектуры Bedrock, а не проблема настройки шлюза. Чтобы получить доступ к вебу, у вас есть два варианта:
| Вариант | Лучше всего подходит для | Стабильность |
| ------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------- |
| **Вариант 1: бета-группа ClaudeOfficial** (нативный `web_search` инструмент) | Вам нужен именно нативный опыт поиска Anthropic, и вы можете принять стабильность уровня бета | ⚠️ Бета, менее стабильно, чем группа по умолчанию |
| **Вариант 2: пользовательский инструмент поиска** (работает в группе по умолчанию, рекомендуется) | Продакшен-нагрузки, где важны стабильность и контроль | ✅ Тот же уровень, что и у группы по умолчанию |
**Распространенная ошибка**: отправка запроса с инструментом `web_search` в группе по умолчанию **не вызывает ошибку** — шлюз корректно обрабатывает его, запрос возвращает HTTP 200, но поиск не выполняется; модель просто отвечает на основе своих обучающих данных. Не считайте «нет ошибки» признаком того, что поиск сработал. См. FAQ в конце, чтобы узнать, как это проверить.
## Почему это не поддерживается в группе по умолчанию?
`web_search` / `web_fetch` Claude — это **server-side tools**: поиск выполняется собственной серверной инфраструктурой Anthropic. AWS Bedrock предоставляет только model inference и не имеет такого search backend, поэтому интерфейс Bedrock отклоняет эти tools на уровне валидации. В whitelist типов tool у Bedrock входят только client-side tools:
```
bash_20250124, custom, memory_20250818, text_editor_*(20250124/0429/0728),
tool_search_tool_bm25(_20251119), tool_search_tool_regex(_20251119)
```
Аналогично, **MCP Connector** Anthropic (параметр `mcp_servers`) тоже является server-side функцией и не поддерживается в группе по умолчанию.
## Вариант 1: бета-группа ClaudeOfficial (нативный web\_search)
APIYI предлагает бета-группу под названием **ClaudeOfficial** (прямой официальный канал Anthropic), которая поддерживает нативные инструменты Claude `web_search` / `web_fetch`.
* **Как включить: обратитесь в службу поддержки**, чтобы ваш ключ был добавлен в группу ClaudeOfficial
* **Примечание о стабильности**: это бета-группа, и она менее стабильна, чем группа по умолчанию — для важных нагрузок подготовьте запасной вариант (в качестве такого варианта хорошо подходит Option 2)
### Пример запроса
```bash theme={null}
curl https://api.apiyi.com/v1/messages \
-H "content-type: application/json" \
-H "x-api-key: YOUR_APIYI_KEY(ClaudeOfficial group)" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-6",
"max_tokens": 2048,
"tools": [{"type": "web_search_20260209", "name": "web_search"}],
"messages": [{"role": "user", "content": "What new models has Anthropic released recently? Search and cite sources."}]
}'
```
Версии инструментов:
| Инструмент | тип | Примечания |
| -------------------------- | --------------------------------------------------- | -------------------------------------------- |
| Web Search (рекомендуемый) | `web_search_20260209` | С динамической фильтрацией, для моделей 4.6+ |
| Web Search (базовый) | `web_search_20250305` | Совместим с более ранними моделями |
| Web Fetch | `web_fetch_20260209` (устар.: `web_fetch_20250910`) | Получает содержимое по заданному URL |
Необязательные параметры: `max_uses` (ограничивает число поисков), `allowed_domains` / `blocked_domains` (фильтрация по домену).
### Как проверить, что поиск действительно был выполнен
Успешный ответ содержит блоки `server_tool_use` и `web_search_tool_result` в `content`, с цитатами в тексте ответа и полем-счетчиком в `usage`:
```json theme={null}
"usage": {
"server_tool_use": { "web_search_requests": 2 }
}
```
Если в ответе есть только блоки `text`, а в `usage` нет `server_tool_use`, запрос не дошел до канала, поддерживающего поиск.
### Тарификация
* **Названия инструментов: `web_search`, `web_fetch`**
* web\_search: **\$10 / 1,000 searches** (\$0.01 за поиск, считается по `usage.server_tool_use.web_search_requests` — один ответ может вызвать несколько поисков) плюс обычная плата за token; неудачные поиски не тарифицируются
* web\_fetch: платы за вызов нет; полученный контент тарифицируется как входные token
* Ориентировочная стоимость одного вопрос-ответа с web (sonnet): примерно \$0.02–0.08
## Вариант 2: Пользовательский инструмент поиска (работает в группе по умолчанию, рекомендуется для production)
Группа по умолчанию (Bedrock) **полностью поддерживает стандартный вызов функций (пользовательские инструменты)**. Определите инструмент поиска, заставьте ваш клиент выполнять фактический поиск (через Search API, например Tavily / Brave / Serper / Bing), и передавайте результаты обратно модели. В ходе тестирования Claude активно вызывает инструмент, переписывает запросы как на китайском, так и на английском, и выдает ответы с источниками после нескольких раундов поиска.
### Полный пример (Python)
```python theme={null}
import requests
API_KEY = "YOUR_APIYI_KEY" # default group works
URL = "https://api.apiyi.com/v1/messages"
HEADERS = {
"content-type": "application/json",
"x-api-key": API_KEY,
"anthropic-version": "2023-06-01",
}
SEARCH_TOOL = {
"name": "web_search",
"description": ("Search the web for current information. Call this whenever "
"the user asks about recent events or anything after your "
"knowledge cutoff. You may call it multiple times."),
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {"query": {"type": "string", "description": "Search keywords"}},
"required": ["query"],
},
}
def do_search(query: str) -> str:
"""Call your search API of choice (Tavily/Brave/Serper, etc.) and return result text."""
# Tavily example:
# r = requests.post("https://api.tavily.com/search",
# json={"api_key": TAVILY_KEY, "query": query, "max_results": 5})
# return "\n".join(f"- {x['title']}\n {x['url']}\n {x['content'][:200]}"
# for x in r.json()["results"])
...
messages = [{"role": "user", "content": "What new models has Anthropic released recently? Search, then answer with sources."}]
for _ in range(5): # tool loop, up to 5 rounds
resp = requests.post(URL, headers=HEADERS, json={
"model": "claude-sonnet-4-6",
"max_tokens": 2048,
"tools": [SEARCH_TOOL],
"messages": messages,
}, timeout=180).json()
if resp.get("stop_reason") != "tool_use":
print(next(b["text"] for b in resp["content"] if b["type"] == "text"))
break
messages.append({"role": "assistant", "content": resp["content"]})
results = [{"type": "tool_result", "tool_use_id": b["id"],
"content": do_search(b["input"]["query"])}
for b in resp["content"] if b["type"] == "tool_use"]
messages.append({"role": "user", "content": results})
```
### Справка по стоимости
* Комиссии за token модели: один вопрос-ответ с несколькими раундами поиска использует примерно 10k входных + 1–2k выходных token (около \$0.05 на sonnet)
* Комиссии за Search API: бесплатный уровень Tavily — 1,000 вызовов/месяц (платный — примерно \$0.008 за вызов), Brave — \$3 / 1,000 вызовов; это того же порядка, что и официальный web\_search
* Преимущества: не зависящие от канала, контролируемые и кэшируемые источники поиска, а также сохранение стабильности и преимуществ тарификации кэша у группы по умолчанию
### Расширенно: источники поиска MCP
Если вы уже используете экосистему MCP (например, Tavily MCP, Brave MCP), подключитесь к MCP server на **стороне клиента** и преобразуйте его tools в пользовательские инструменты, показанные выше — принцип идентичен. Примечание: передача параметра `mcp_servers` напрямую в запросе (server-side MCP) **недоступна** для группы по умолчанию.
## FAQ
**Q: Я отправил инструмент web\_search в группу по умолчанию и не получил ошибки — значит, он поддерживается?**
A: Нет. Группа по умолчанию корректно обрабатывает серверные инструменты (игнорирует их); запрос возвращает 200, но поиск не выполняется. Чтобы проверить: посмотрите, содержит ли ответ `content` блоки `server_tool_use` и есть ли у `usage` поле `server_tool_use.web_search_requests` — если нет, поиск не был выполнен.
**Q: А что насчет передачи параметра `mcp_servers`?**
A: Тоже не поддерживается (это также серверная функция Anthropic). Важно: в этом случае модель может сгенерировать в теле ответа правдоподобный текст «результат инструмента» — это галлюцинация, а не реальные данные. Не полагайтесь на него.
**Q: Как выбрать между двумя вариантами?**
A: Для production выбирайте Вариант 2 (стабильный и управляемый). Если вам нужно нативное качество поиска Anthropic, формат цитирования или вы не хотите строить собственный поиск, обратитесь в службу поддержки, чтобы включить бета-группу ClaudeOfficial — и держите готовый резервный вариант.
## Связанные документы
Каналы, список моделей, настройка и основы тарификации
Многораундовый поиск вопросов и ответов хорошо сочетается с кэшированием для значительного снижения затрат