Кратко
Нативный эндпоинт Gemini в APIYI полностью поддерживает официальный веб-поиск Google: используйте/v1beta generateContent с инструментом google_search. gemini-3.5-flash, gemini-3.1-flash-lite и gemini-3.1-pro-preview были проверены и действительно выполняют поиск в вебе, возвращая актуальную информацию с указанием источников. Ключ из группы по умолчанию работает сразу — никакой специальной активации не требуется.
Доступность в реальных условиях (тестовые данные, 2026-06-11)
Быстрый старт
cURL
Python (google-genai SDK)
Как проверить, что поиск действительно был выполнен
При успехе,candidates[0].groundingMetadata содержит следующие поля; если они отсутствуют, поиск не выполнялся:
Справка по контрольной группе: если задать тот же вопрос без инструмента, модели последовательно отвечали: «мои знания заканчиваются в январе 2025 года, я не могу предоставить актуальные новости»; с инструментом они точно сообщали о реальных событиях, произошедших после отсечки их обучения.
Тарификация (важно)
Web search влечет плату за вызов инструмента, которая состоит из двух частей:Ориентировочная общая стоимость одного web-grounded Q&A (плата за search + tokens): flash-lite ≈ $0.03; 3.5-flash ≈ $0.08–0.16; 3.1-pro-preview ≈ $0.06. Чтобы контролировать стоимость, ограничьте поведение поиска в prompt (например, «ищите не более 2 раз») или выберите model, который выполняет меньше searches.
Примечания
- Вы должны использовать нативный эндпоинт: все search-декларации в OpenAI-compatible режиме silently игнорируются без ошибок. Для проектов на OpenAI-SDK переключитесь на google-genai SDK (
base_urlустановлено вhttps://api.apiyi.com, без/v1). - Считайте groundingMetadata источником истины: при тестировании flash-lite иногда (1 из 4 запусков) возвращал groundingMetadata отсутствующим. Для строгих сценариев проверяйте наличие поля и повторяйте попытку, если оно отсутствует.
- Давайте моделям рассуждения достаточно
maxOutputTokens(рекомендуется минимум 4096): 3.5-flash / 3.1-pro-preview потребляют 1,900–4,900 thinking token при grounding; маленький лимит обрезает ответ. - Подходят и
{"google_search": {}}, и camelCase{"googleSearch": {}}; устаревшийgoogle_search_retrievalотносится к эпохе Gemini 1.5 — используйтеgoogle_searchдля всех текущих моделей. - Web search можно сочетать с другими tools, например с URL Context (официальная документация Google:
ai.google.dev/gemini-api/docs/google-search).
ЧЗВ
Q: Как убедиться, что ответ действительно использовал web? A: Проверьте, что существуетcandidates[0].groundingMetadata, webSearchQueries не пустой и groundingChunks содержит URI источников. Только текст ответа без этих полей означает, что модель ответила по данным обучения.
Q: Нужна ли мне другая группа или специальный ключ?
A: Нет. Для моделей Gemini ключ группы по умолчанию может напрямую вызывать поиск в web (так же, как web search в OpenAI; в отличие от собственного поиска Claude, который требует бета-группу ClaudeOfficial).
Q: Как посмотреть количество поисков и зависит ли оно от модели?
A: Посчитайте длину groundingMetadata.webSearchQueries. Для одного и того же вопроса оно сильно варьируется: pro-preview 1, flash-lite 2, 3.5-flash 4–7.
Q: Какие модели поддерживаются?
A: gemini-3.5-flash, gemini-3.1-flash-lite и gemini-3.1-pro-preview подтверждены. Другие модели Gemini 2.5+ тоже в принципе должны поддерживать инструмент google_search — выполните проверку из ЧЗВ выше, прежде чем полагаться на него.
Связанные документы
Нативные вызовы Gemini
настройка SDK google-genai, потоковая передача, управление рассуждением
Вызов функций Gemini
Пользовательские вызовы инструментов, совместимые с веб-поиском