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# API de Meta AI: respuestas, páginas citadas y consultas de búsqueda

> Hazle una pregunta a Meta AI y obtén su respuesta en texto y Markdown, con las páginas citadas y las búsquedas que ejecutó.

`META_AI` pregunta al chat de Meta AI en meta.ai.

| | |
| - | - |
| taskType | `META_AI` |
| Lee | `prompt` (recurre a `query`) |
| Créditos | 1 |
| País | Opcional, por defecto `US`. |

## Solicitud

Meta AI rechaza la mayoría de los prompts con "best" más un producto, así que formula las preguntas de compras como una pregunta:

```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" } }'
```

## Respuesta

| Campo | Tipo | Descripción |
| - | - | - |
| `text` | string | La respuesta. Las fórmulas aparecen en LaTeX, tal como se escribieron. Las tarjetas de producto aparecen como líneas de lista con su precio, y las tablas comparativas como tablas Markdown, donde Meta AI las mostró. |
| `markdown` | string | La respuesta con enlaces numerados a las páginas citadas. Las fórmulas van entre signos `$`, o entre `$$` en una línea propia. Los nombres de producto enlazan a su página de producto. Se devuelve sin ningún flag. |
| `sources` | array | Las páginas citadas: `position`, `url`, `label`, `publisher`. En un producto del catálogo de Meta, `label` es el producto y `publisher` su marca. |
| `searchQueries` | string\[] | Las búsquedas web que ejecutó Meta AI. |
| `shoppingCards` | array | Las tarjetas de producto que mostró Meta AI: `title`, `position`, `price` (`value`, `currency`, `raw`), `oldPrice` (el precio antes de la oferta), `brand`, `thumbnail`, `productLink`, `productId`. |
| `inlineProducts` | array | Los productos que nombra la respuesta, en orden: `title`, `position`, `price`, `oldPrice`, `thumbnail`, `productLink`, `productId`. Una tarjeta con el mismo `productId` es el mismo producto. |
| `notice` | object | Presente cuando Meta AI rechazó el prompt. Ver abajo. |
| `rawResponse` | array | Las llamadas a herramientas de Meta y su respuesta estructurada final. Solo con `include.rawResponse`. |

Por ejemplo:

```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"]
}
```

## Flags include

| Flag | Efecto |
| - | - |
| `rawResponse` | Añade `rawResponse`. |

`markdown` no necesita flag. `searchQueries`, `ads` y `shopping` no tienen efecto. `shoppingCards` e `inlineProducts` llegan con cada respuesta que muestra productos. `analysis` se rechaza con `422 VALIDATION_ERROR` y `citationAnalysis` con `400 VALIDATION_ERROR`. `html` añade la pantalla que mostró Meta AI, por 0,25 créditos cuando se guarda la página. Consulta [Páginas HTML](/es/engines/html-pages.md). Consulta [Respuestas en Markdown y en bruto](/es/engines/response-options.md).

## Rechazos

Meta AI rechaza muchos prompts de compras con la forma "best" más un producto, como "best running shoes 2026". En ese caso la tarea **se completa** con `text` vacío y un `notice` que cita el mensaje de Meta:

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

El mismo prompt recibe el mismo rechazo en un nuevo intento. Reformúlalo como pregunta, por ejemplo "Which running shoes work best for flat feet?".

## Relacionado

* [Página de producto de Meta AI](https://querying.ai/es/engines/meta-ai)
* [Resumen de motores](/es/engines/overview.md)


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