ウェブ検索 (Keenable)

コードから直接ウェブを検索し、ページを読み取れます。モデルと同じ API キーがそのまま使えます。呼び方は二通り。/v1/chat/completions から通常のモデルとして呼ぶ方法と、素の JSON を返す専用エンドポイントを使う方法です。

料金

1 リクエスト 0.005 ドル、つまり 1000 リクエストで 5 ドルです。

課金は呼び出し単位です。1 回の呼び出しが 1 リクエストで、結果が何件返ってきても変わりません。50 件見つけても 1 件しか見つからなくても料金は同じです。

失敗したリクエストは課金されません。検索側の障害でも、パラメータの誤りでも同じです。

内容	換算
1 件返した検索	1 リクエスト
50 件返した検索	1 リクエスト
ページの読み取り	1 リクエスト
あらゆる種類のエラー	0

方法 1 — モデルとして

Cursor、Claude Code、OpenCode をはじめ、どの OpenAI 互換クライアントでも設定を一切変えずに動きます。モデルを選ぶだけです。

モデル:

モデル	何をするか
keenable/search	ウェブを検索し、抜粋つきの出典一覧を返す
keenable/read	ページを読み取り、本文を markdown で返す

検索

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": "今日のビットコイン価格"}]
  }'

返ってくるのは通常のアシスタントメッセージで、その中に出典の一覧が入ります。タイトル、公開日、完全な URL、そして各件の抜粋です。

ページの読み取り

メッセージの最初の語が URL です。その後ろに、そのページで何を知りたいのかを書き足せます。

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://ja.wikipedia.org/wiki/東京都 人口"}]
  }'

指示を付けなければページ全体が markdown で返ります。付ければ、頼んだ部分だけが返ります。結果をさらにモデルへ渡す場合、こちらのほうが速く、お客様側のトークン消費も目に見えて少なくなります。

指示を付ける意味

Wikipedia の記事は数万文字あります。必要なのが数字ひとつなら、指示を添えることで時間も次の工程のトークンも節約できます。

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="あなたのキー",
    base_url="https://nordrouter.com/v1",
)

found = client.chat.completions.create(
    model="keenable/search",
    messages=[{"role": "user", "content": "今週の AI ニュース"}],
)
print(found.choices[0].message.content)

方法 2 — 専用エンドポイント

項目・日付・絞り込みつきの結果が必要で、文章では扱いにくい場合は JSON を使ってください。

POST /v1/search

curl https://nordrouter.com/v1/search \
  -H "Authorization: Bearer $NORDROUTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "ニューラルネットワークのニュース",
    "max_results": 5,
    "published_after": "7d"
  }'

パラメータ:

パラメータ	型	既定値	何をするか
query	文字列	必須	何を検索するか
site	文字列	—	このドメイン内だけを検索する（例: itmedia.co.jp）
max_results	数値	10	結果の件数、1 から 50
snippet_max_chars	数値	—	抜粋の長さ、180 から 10000 文字
published_after	文字列	—	この時点より後に公開された記事
published_before	文字列	—	それより前に公開されたもの
acquired_after	文字列	—	索引に入ったのがこれより後のもの
acquired_before	文字列	—	索引に入ったのがこれより前のもの
query_time	文字列	—	その時点の索引の状態で検索する

日付は三通りの書き方を受け付けます。2026-08-01、完全な ISO 8601 のタイムスタンプ、または相対指定の 30min、12h、7d、3mo、1y です。

公開日と索引収録日は別物です

published_* は記事そのものの日付で絞り込み、acquired_* はページが索引に入った日付で絞り込みます。この違いは重要です。ページは公開日を変えないまま書き換えられることがあるからです。「この一日でウェブに何が現れたか」を知りたいときは acquired_after を使ってください。

レスポンス:

{
  "query": "ニューラルネットワークのニュース",
  "count": 5,
  "results": [
    {
      "title": "記事の見出し",
      "url": "https://example.com/article",
      "description": "短い説明",
      "snippet": "ページ本文からの抜粋…",
      "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=価格表を抜き出して"

パラメータ:

パラメータ	型	既定値	何をするか
url	文字列	必須	ページの URL
max_chars	数値	50000	返す文字数
prompt	文字列	—	具体的に何を抜き出すか、2000 文字まで
live	true / false	false	索引ではなくサイトから直接取得する

レスポンス:

{
  "url": "https://example.com/article",
  "title": "見出し",
  "description": "説明",
  "author": "著者",
  "content": "# ページ本文（markdown）…",
  "published_at": 1787777084
}

live が必要になるとき

索引からのほうが速く返りますが、索引にすべてが入っているわけではありません。ページが新しい場合やクローラーを拒否している場合は live=true を指定してください。サイトから直接読み取ります。料金は同じです。

制限

頻度	キーごとに毎秒 2 リクエスト
抜粋の長さ	180 から 10000 文字
1 回あたりの結果件数	最大 50 件
読み取り時の指示の長さ	2000 文字まで

頻度を超えると Retry-After ヘッダー付きの 429 が返ります。1 秒おいて再試行してください。

エラー

コード	意味	対処
400	query または url がない、あるいは URL に http:// がない	リクエストを直す
401	キーが受け付けられない	Authorization を確認する
402	残高切れ	ダッシュボードから入金する
429	頻度が高すぎる	1 秒おいて再試行する
502	検索が応答しなかった	再試行する。課金はされていない
503	検索が一時的に利用できない	こちらで対応中。課金はされていない

よくある質問

結果が 0 件でも課金されますか。 はい。検索が実行され、正直に「見つかりませんでした」と答えたなら、仕事は行われています。無料になるのはエラーの場合だけです。

ストリーミングはできますか。 できませんし、必要もありません。結果は一括で、コンマ数秒で返ります。

トークンは数えられますか。 料金は呼び出し単位で、トークンは影響しません。それでもモデルの応答にはトークン数を載せています。クライアントライブラリが空の応答と誤認しないためです。

search/… 系のモデルとの違いは。 あちらは先に検索し、その結果を言語モデルが文章にして答えます。つまり二つの仕事に対して支払うことになります。こちらでは生の結果が返るので、その扱いはご自身で決められます。