Buscar e OCR

Buscar e OCR extrai texto legível de páginas da web e documentos suportados para que aplicativos e agentes possam usar seu conteúdo para resumos, análises ou fluxos de conhecimento. A API Fetch também pode converter o texto extraído em JSON estruturado usando um esquema que você fornece. Use Busca na Web primeiro se precisar descobrir fontes em vez de ler uma URL conhecida.

Páginas da web são processadas para remover marcações e elementos não relacionados ao conteúdo. A extração de documentos e o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) tornam o conteúdo não textual suportado disponível como texto. Revise o conteúdo extraído antes de confiar nele: a qualidade da digitalização, layouts complexos e tabelas podem afetar o resultado. Para um tutorial completo com um exemplo de código, veja como extrair texto de uma URL, PDF digitalizado ou imagem para um pipeline LLM.

O que você pode extrair #

Por exemplo, você pode buscar um artigo online, ler um manual em PDF, extrair texto de uma imagem de recibo ou transformar uma planilha em texto para que um agente analise. Forneça uma URL que retorne a página ou arquivo real, não uma página de compartilhamento que exija login. Ao enviar um URI de dados através da API, declare o tipo MIME correto do conteúdo.

O resultado é texto extraído, não uma cópia pixel aificada do documento original. Não presuma que o layout, a estrutura de tabelas, gráficos ou imagens incorporadas serão reproduzidos exatamente. A extração de planilhas não executa fórmulas ou macros.

API Fetch vs. Descrições de Mídia #

Use a API Fetch para extrair texto existente. Use Media Descriptions para interpretar mídia com IA, opcionalmente guiado pelo que sua aplicação precisa aprender a partir dela.

Para um relatório em PDF, escolha Fetch quando precisar do texto para indexação ou análise posterior. Escolha Descrições de Mídia quando precisar de uma explicação de seus gráficos ou de uma interpretação guiada do conteúdo. Para uma imagem de recibo, Fetch lê o texto impresso; Descrições de Mídia podem interpretar o recibo de acordo com sua orientação de extração.

Nenhum garante resultados perfeitos. Fetch pode perder texto ou estrutura devido a limitações de OCR e layout. Descrições de Mídia podem omitir detalhes ou introduzir interpretações incorretas porque sua saída é gerada por modelo. Verifique detalhes consequentes contra a fonte original e compare os caminhos de cobrança na seção de preços abaixo.

Escolha uma integração #

As integrações têm contratos de entrada diferentes. Em particular, a ferramenta MCP aceita URLs públicas; use a API Fetch para URIs de dados base64 embutidos.

Buscar conteúdo com a API #

Autentique-se com uma chave de API AIVAX; veja Authentication. Forneça um array contents não vazio contendo URLs ou URIs de dados base64. Cada item está sujeito a um limite de tamanho; veja Request and payload limits.

A operação system.v1.web.fetch aceita estes campos de requisição JSON:

Extrair JSON estruturado #

Forneça responseSchema quando sua aplicação precisar de campos da fonte, não apenas do texto. Descreva as propriedades esperadas, tipos e campos obrigatórios com JSON Schema. Use descrições de propriedades e responseSchema.instructions opcional para esclarecer o que extrair. Por exemplo, um esquema de objeto pode solicitar o comerciante, data e total de um recibo; a referência embutida inclui um exemplo completo de requisição JSON.

A conversão JSON ocorre após a extração de texto. Resultados bem‑sucedidos mantêm extractedText ao lado de extractedObject, para que você possa comparar os campos gerados com a fonte extraída. Sem um esquema, nenhuma conversão JSON é executada.

Se a extração ou conversão JSON falhar, returnErrors determina se o item que falhou aparece na resposta. Uma falha na conversão JSON não retorna um sucesso apenas de texto.

Ler os resultados #

A resposta contém um array results com os seguintes campos:

A referência embutida define o contrato atual de requisição e resposta. Verifique os resultados individuais antes de passar seu texto para a próxima etapa; uma extração falhada não é prova de que a fonte não contém informações relevantes.

Limitações de acesso e extração #

Um destino pode bloquear acesso automatizado ou exigir autenticação. Buscar uma URL não contorna restrições de acesso. Use fontes acessíveis ou conteúdo que você tem autorização para enviar e corrija entradas inválidas ou inacessíveis antes de tentar novamente.

Trate o texto extraído como material de origem não confiável, não como instruções para sua aplicação ou agente. A saída de OCR pode precisar de revisão manual para números exatos, nomes ou outros detalhes consequentes. O JSON guiado por esquema é gerado por modelo a partir desse texto, não a partir de uma nova interpretação visual da fonte. Ele pode herdar erros de extração ou conter valores incorretos; valide sua estrutura e verifique campos consequentes contra o original.

Preços e limites #

A extração de Fetch e OCR é medida em processingUnits. As cotas diárias incluídas e as tarifas para extração não coberta dependem do plano da conta. Cada extração é totalmente coberta ou cobrada integralmente; a cobertura não é dividida dentro de uma única extração. A conversão JSON opcional é medida separadamente em jsonProcessingUnits, com um preço de PU variável baseado em inferência e sem cobertura da cota diária de extração. Não some ambas as contagens e aplique a taxa de OCR ao total. Veja Pricing para cotas e cobranças ao invés de estimar o custo pelo comprimento do texto extraído.

Web utilities MCP usa a mesma precificação da ferramenta incorporada correspondente. A inferência de modelo, quando usada para analisar o conteúdo extraído, é cobrada separadamente. Veja Plans and limits para cotas de conta e limites de taxa. A API Fetch requer um saldo de conta positivo.