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# Meta-AI-API: Antworten, zitierte Seiten und Suchanfragen

> Stellen Sie Meta AI eine Frage und erhalten Sie die Antwort als Text und Markdown, mit zitierten Seiten und den ausgeführten Suchen.

`META_AI` fragt den Meta-AI-Chat auf meta.ai.

| | |
| - | - |
| taskType | `META_AI` |
| Liest | `prompt` (greift auf `query` zurück) |
| Credits | 1 |
| Land | Optional, Standard `US`. |

## Anfrage

Meta AI lehnt die meisten Prompts der Form „best“ plus Produkt ab; formulieren Sie Shopping-Fragen daher als Frage:

```bash theme={"theme":"css-variables"}
curl -X POST https://api.querying.ai/v1/async/task \
  -H "Authorization: Bearer $QUERYING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "taskType": "META_AI", "payload": { "prompt": "Which running shoes work best for flat feet?", "country": "US" } }'
```

## Antwort

| Feld | Typ | Beschreibung |
| - | - | - |
| `text` | string | Die Antwort. Formeln erscheinen so, wie sie geschrieben wurden, als LaTeX. Produktkarten erscheinen als Listenzeilen mit ihrem Preis und Vergleichstabellen als Markdown-Tabellen, dort, wo Meta AI sie gezeigt hat. |
| `markdown` | string | Die Antwort mit nummerierten Links zu den zitierten Seiten. Formeln stehen zwischen `$`-Zeichen oder zwischen `$$` in einer eigenen Zeile. Produktnamen verlinken auf ihre Produktseite. Wird ohne Flag geliefert. |
| `sources` | array | Die zitierten Seiten: `position`, `url`, `label`, `publisher`. Bei einem Produkt aus Metas Katalog ist `label` das Produkt und `publisher` seine Marke. |
| `searchQueries` | string\[] | Die Websuchen, die Meta AI ausgeführt hat. |
| `shoppingCards` | array | Die Produktkarten, die Meta AI gezeigt hat: `title`, `position`, `price` (`value`, `currency`, `raw`), `oldPrice` (der Preis vor dem Angebot), `brand`, `thumbnail`, `productLink`, `productId`. |
| `inlineProducts` | array | Die Produkte, die die Antwort nennt, in Reihenfolge: `title`, `position`, `price`, `oldPrice`, `thumbnail`, `productLink`, `productId`. Eine Karte mit derselben `productId` ist dasselbe Produkt. |
| `notice` | object | Vorhanden, wenn Meta AI den Prompt abgelehnt hat. Siehe unten. |
| `rawResponse` | array | Metas Tool-Aufrufe und die abschließende strukturierte Antwort. Nur mit `include.rawResponse`. |

Zum Beispiel:

```json theme={"theme":"css-variables"}
{
  "text": "For flat feet, stability shoes with firm arch support work best ...",
  "markdown": "For flat feet, stability shoes with firm arch support work best [1](https://www.example.com/flat-feet-shoes).",
  "sources": [{ "position": 1, "url": "https://www.example.com/flat-feet-shoes", "label": "Shoes for flat feet", "publisher": "Example Running" }],
  "searchQueries": ["running shoes flat feet"]
}
```

## Include-Flags

| Flag | Wirkung |
| - | - |
| `rawResponse` | Fügt `rawResponse` hinzu. |

`markdown` braucht kein Flag. `searchQueries`, `ads` und `shopping` haben keine Wirkung. `shoppingCards` und `inlineProducts` kommen mit jeder Antwort, die Produkte zeigt. `analysis` wird mit `422 VALIDATION_ERROR` abgelehnt und `citationAnalysis` mit `400 VALIDATION_ERROR`. `html` fügt den Bildschirm hinzu, den Meta AI gezeigt hat, für 0,25 Credits, wenn die Seite gespeichert wird. Siehe [HTML-Seiten](/de/engines/html-pages.md). Siehe [Markdown und Rohantworten](/de/engines/response-options.md).

## Ablehnungen

Meta AI lehnt viele Shopping-Prompts der Form „best“ plus Produkt ab, etwa „best running shoes 2026“. Der Task wird dann mit leerem `text` und einer `notice` **abgeschlossen**, die Metas Meldung wörtlich wiedergibt:

```json theme={"theme":"css-variables"}
{
  "text": "",
  "markdown": "",
  "sources": [],
  "notice": { "type": "policy_declined", "scope": "text", "message": "Your request was blocked by our security system." }
}
```

Derselbe Prompt erhält bei einem neuen Versuch dieselbe Ablehnung. Formulieren Sie ihn als Frage, etwa „Which running shoes work best for flat feet?“.

## Verwandte Seiten

* [Meta-AI-Produktseite](https://querying.ai/de/engines/meta-ai)
* [Engine-Überblick](/de/engines/overview.md)


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