Веб-поиск (Keenable)

Поиск по интернету и чтение страниц прямо из вашего кода — тем же ключом, что и модели. Работает двумя способами: как обычная модель через /v1/chat/completions и как отдельные ручки с чистым JSON.

Сколько стоит

$0.005 за запрос — то есть $5 за 1000 запросов.

Цена повызовная: один вызов = один запрос, сколько бы результатов ни вернулось. Найти 50 источников стоит столько же, сколько найти один.

За неудачный запрос деньги не списываются — ни за отказ поиска, ни за неверные параметры.

что	считается как
поиск, вернувший 1 результат	1 запрос
поиск, вернувший 50 результатов	1 запрос
чтение страницы	1 запрос
ошибка любого рода	0

Способ 1 — как модель

Работает в Cursor, Claude Code, OpenCode и любом клиенте OpenAI без единой правки: просто выберите модель.

Модели:

модель	что делает
keenable/search	ищет в интернете, возвращает список источников с выдержками
keenable/read	читает страницу и возвращает её текстом в markdown

Поиск

curl https://nordrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NORDROUTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "keenable/search",
    "messages": [{"role": "user", "content": "курс биткоина сегодня"}]
  }'

В ответ придёт обычное сообщение ассистента со списком источников: заголовок, дата публикации, полный адрес и выдержка по каждому.

Чтение страницы

Первым словом сообщения — адрес. Дальше можно добавить, что именно вас интересует на этой странице.

curl https://nordrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NORDROUTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "keenable/read",
    "messages": [{"role": "user", "content": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Токио численность населения"}]
  }'

Без уточнения вернётся вся страница в markdown. С уточнением — только то, что вы попросили: это быстрее и заметно дешевле по токенам на вашей стороне, когда результат уходит в модель.

Зачем уточнение

Страница Википедии — это десятки тысяч знаков. Если вам нужна одна цифра, уточнение сэкономит и время, и токены следующего шага.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш-ключ",
    base_url="https://nordrouter.com/v1",
)

found = client.chat.completions.create(
    model="keenable/search",
    messages=[{"role": "user", "content": "новости про ИИ за неделю"}],
)
print(found.choices[0].message.content)

Способ 2 — свои ручки

Если нужна выдача с полями, датами и фильтрами, а не текстом — берите JSON.

POST /v1/search

curl https://nordrouter.com/v1/search \
  -H "Authorization: Bearer $NORDROUTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "нейросети новости",
    "max_results": 5,
    "published_after": "7d"
  }'

Параметры:

параметр	тип	по умолчанию	что делает
query	строка	обязателен	что искать
site	строка	—	искать только на этом домене, например habr.com
max_results	число	10	сколько результатов, от 1 до 50
snippet_max_chars	число	—	длина выдержки, от 180 до 10 000 знаков
published_after	строка	—	материалы, опубликованные позже этого момента
published_before	строка	—	опубликованные раньше
acquired_after	строка	—	попавшие в индекс позже
acquired_before	строка	—	попавшие в индекс раньше
query_time	строка	—	искать по индексу, каким он был на этот момент

Даты принимаются в трёх видах: 2026-08-01, полная метка времени ISO 8601 или относительно — 30min, 12h, 7d, 3mo, 1y.

Публикация и индекс — не одно и то же

published_* фильтрует по дате самого материала, acquired_* — по дате, когда страница попала в индекс. Разница важна: страницу могли переписать, не трогая дату публикации. Если вам нужно «что появилось в сети за сутки», берите acquired_after.

Ответ:

{
  "query": "нейросети новости",
  "count": 5,
  "results": [
    {
      "title": "Заголовок статьи",
      "url": "https://example.com/article",
      "description": "Краткое описание",
      "snippet": "Выдержка из текста страницы…",
      "published_at": "2026-08-25T10:30:00Z",
      "acquired_at": "2026-08-25T11:02:00Z"
    }
  ]
}

GET /v1/fetch

curl -G https://nordrouter.com/v1/fetch \
  -H "Authorization: Bearer $NORDROUTER_KEY" \
  --data-urlencode "url=https://example.com/article" \
  --data-urlencode "prompt=достань таблицу цен"

Параметры:

параметр	тип	по умолчанию	что делает
url	строка	обязателен	адрес страницы
max_chars	число	50 000	сколько знаков вернуть
prompt	строка	—	что именно достать со страницы, до 2000 знаков
live	true / false	false	брать со страницы напрямую, а не из индекса

Ответ:

{
  "url": "https://example.com/article",
  "title": "Заголовок",
  "description": "Описание",
  "author": "Автор",
  "content": "# Текст страницы в markdown…",
  "published_at": 1787777084
}

Когда нужен live

Из индекса страница отдаётся быстрее, но в индексе есть не всё. Если страница свежая или закрытая от обхода, ставьте live=true — тогда она читается напрямую с сайта. Стоит столько же.

Ограничения

скорость	2 запроса в секунду на ключ
размер выдержки	от 180 до 10 000 знаков
результатов за раз	до 50
длина уточнения при чтении	до 2000 знаков

Превышение скорости вернёт 429 с заголовком Retry-After — повторите через секунду.

Ошибки

код	что значит	что делать
400	не хватает query или url, либо адрес без http://	поправьте запрос
401	ключ не принят	проверьте Authorization
402	закончился баланс	пополните в личном кабинете
429	слишком часто	повторите через секунду
502	поиск не ответил	повторите; деньги не списаны
503	поиск временно недоступен	мы уже занимаемся; деньги не списаны

Частые вопросы

Списывается ли за пустую выдачу? Да, если поиск отработал и честно ответил «ничего не нашлось» — работа была выполнена. Не списывается только за ошибки.

Можно ли стримить? Нет и не нужно: выдача приходит одним куском за доли секунды.

Считаются ли токены? Цена повызовная, токены на неё не влияют. В ответе модели они показываются, чтобы клиентские библиотеки не считали ответ пустым.

Чем это отличается от моделей search/…? Те модели сначала ищут, потом отвечают найденным языковой моделью — вы платите за две работы. Здесь вы получаете сырую выдачу и решаете сами, что с ней делать.