Fundamentación con la búsqueda web de Parallel

La fundamentación con Parallel en Vertex AI es una oferta independiente (como se define en tu Google Cloud acuerdo) que conecta los modelos de Gemini con los datos web públicos que proporciona la API de búsqueda de Parallel Web Systems. Este servicio le da a Gemini acceso a información en vivo de miles de millones de páginas web para garantizar respuestas más actualizadas y objetivas.

Ten en cuenta lo siguiente: Para que uses Parallel Google Cloud debe enviar ciertos Datos del cliente a la Oferta independiente de Parallel para su procesamiento. El uso del servicio de Parallel se rige por las Condiciones de Uso independientes de Parallel y la Política de Uso Aceptable de Parallel.

Casos de uso

La fundamentación con Parallel es adecuada para casos de uso como los siguientes:

• Usar datos web para completar o enriquecer información
• Agentes de varios saltos que requieren búsquedas web más profundas para preguntas más complejas
• Crear una API que integre datos de búsqueda web
• Asistentes para empleados que permiten a los usuarios finales hacer preguntas y crear informes complejos con la información web más reciente
• Aplicaciones para el consumidor, como comercio minorista y viajes, que permiten al usuario tomar decisiones de compra fundamentadas.
• Agentes automatizados que se ejecutan de forma autónoma para realizar tareas automatizadas, como análisis de noticias y verificaciones de KYC
• Agentes verticales (agentes de ventas, agentes de codificación, agentes de finanzas) que obtienen el contexto más actualizado de la Web

Ejemplo

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Modelos compatibles

Los siguientes modelos admiten la fundamentación con la búsqueda web de Parallel:

• Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash)
• Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite)
• Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro)
• Gemini 3.1 Pro (gemini-3.1-pro-preview)
• Gemini 3 Flash Lite (gemini-3-flash-lite-preview)

Antes de comenzar

Para usar la fundamentación con Parallel, debes obtener una clave de API de l sitio web de Parallel. Esta clave de API se usa en tu solicitud a Gemini.

Fundamenta las respuestas de Gemini con Parallel

Solicita respuestas fundamentadas de Gemini con la API de REST de la siguiente manera. Para obtener el mejor rendimiento, te recomendamos que uses la configuración predeterminada para los parámetros opcionales, a menos que necesites valores no predeterminados.

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }],
  "tools": [{
    "parallelAiSearch": {
        "api_key": "API_KEY",
        "customConfigs": {
            "source_policy": {
                "exclude_domains": ["EXCLUDE_DOMAINS"],
                "include_domains": ["INCLUDE_DOMAINS"],
            },
            "excerpts": {
                "max_chars_per_result": MAX_CHARS_PER_RESULT,
                "max_chars_total": MAX_CHARS_TOTAL
            },
            "max_results": MAX_RESULTS
        }
    }
}],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID"
}

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" | Select-Object -Expand Content

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "The most recent Super Bowl was Super Bowl LIX (59), which was played in 2025. The winner of Super Bowl LIX was the **Philadelphia Eagles**, who defeated the Kansas City Chiefs with a score of 40-22."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "groundingMetadata": {
        "webSearchQueries": [
          "who won the last super bowl"
        ],
        "groundingChunks": [
          {
            "web": {
              "uri": "https://...",
              "title": "Super Bowl LIX",
              "domain": "domain.com"
            }
          },
          {
            "web": {
              "uri": "https://...",
              "title": "Super Bowl LIX Results",
              "domain": "domain.com"
            }
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "segment": {
              "endIndex": 77,
              "text": "The most recent Super Bowl was Super Bowl LIX (59), which was played in 2025."
            },
            "groundingChunkIndices": [
              0,
              1
            ]
          },
          {
            "segment": {
              "startIndex": 78,
              "endIndex": 198,
              "text": "The winner of Super Bowl LIX was the **Philadelphia Eagles**, who defeated the Kansas City Chiefs with a score of 40-22."
            },
            "groundingChunkIndices": [
              0
            ]
          },
        ]
      }
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 33,
    "candidatesTokenCount": 106,
    "totalTokenCount": 284,
    "billablePromptUsage": {
      "textCount": 142
    },
    "trafficType": "ON_DEMAND",
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 33
      }
    ],
    "candidatesTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 106
      }
    ],
    "toolUsePromptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 39
      }
    ],
    "toolUsePromptTokenCount": 39,
    "thoughtsTokenCount": 106
  },
  "modelVersion": "MODEL_VERSION",
  "createTime": "CREATE_TIME",
  "responseId": "RESPONSE_ID"
}

Quota

La cuota predeterminada es de 200 instrucciones por minuto. Si necesitas aumentar los límites de frecuencia, comunícate con support@parallel.ai y con tu equipo de cuentas de Google con tu caso de uso y tus requisitos.

Facturación

El uso de la fundamentación con Parallel genera los siguientes cargos:

• Consumo de tokens de Gemini: Tokens de instrucciones, tokens de pensamiento y tokens de salida. Para obtener más información, consulta Precios.
• Fundamentación de Gemini con tus datos: Para obtener más información, consulta Precios.
  • Los tokens de entrada que proporciona Parallel no tienen cargos adicionales.
• Precios por el uso de la API de búsqueda de Parallel: Para obtener más información, consulta la página de precios de Parallel.