API Meta AI : réponses, pages citées et requêtes de recherche

META_AI interroge le chat Meta AI sur meta.ai.


taskType	`META_AI`
Lit	`prompt` (se rabat sur `query`)
Crédits	1
Pays	Facultatif, `US` par défaut.

Requête

Meta AI refuse la plupart des prompts de la forme « best » suivi d’un produit : formulez donc les questions d’achat comme une question.

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" } }'

Réponse

Champ	Type	Description
`text`	string	La réponse. Les formules apparaissent en LaTeX, telles qu’écrites. Les fiches produit apparaissent en lignes de liste avec leur prix, et les tableaux comparatifs en tableaux Markdown, là où Meta AI les a affichés.
`markdown`	string	La réponse avec des liens numérotés vers les pages citées. Les formules sont placées entre signes `$`, ou entre `$$` sur une ligne à part. Les noms de produits renvoient à leur page produit. Renvoyé sans aucun flag.
`sources`	array	Les pages citées : `position`, `url`, `label`, `publisher`. Pour un produit du catalogue de Meta, `label` est le produit et `publisher` sa marque.
`searchQueries`	string[]	Les recherches web lancées par Meta AI.
`shoppingCards`	array	Les fiches produit affichées par Meta AI : `title`, `position`, `price` (`value`, `currency`, `raw`), `oldPrice` (le prix avant la promotion), `brand`, `thumbnail`, `productLink`, `productId`.
`inlineProducts`	array	Les produits que nomme la réponse, dans l’ordre : `title`, `position`, `price`, `oldPrice`, `thumbnail`, `productLink`, `productId`. Une fiche de même `productId` est le même produit.
`notice`	object	Présent quand Meta AI a refusé le prompt. Voir plus bas.
`rawResponse`	array	Les appels d’outils de Meta et sa réponse structurée finale. Uniquement avec `include.rawResponse`.

Par exemple :

{
  "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	Effet
`rawResponse`	Ajoute `rawResponse`.

markdown ne demande aucun flag. searchQueries, ads et shopping n’ont aucun effet. shoppingCards et inlineProducts arrivent avec chaque réponse qui affiche des produits. analysis est refusé avec 422 VALIDATION_ERROR et citationAnalysis avec 400 VALIDATION_ERROR. html ajoute l’écran affiché par Meta AI, pour 0,25 crédit quand la page est enregistrée. Consultez Pages HTML. Consultez Réponses Markdown et brutes.

Refus

Meta AI refuse beaucoup de prompts d’achat de la forme « best » suivi d’un produit, comme « best running shoes 2026 ». La tâche se termine alors avec un text vide et un notice qui cite le message de Meta :

{
  "text": "",
  "markdown": "",
  "sources": [],
  "notice": { "type": "policy_declined", "scope": "text", "message": "Your request was blocked by our security system." }
}

Le même prompt reçoit le même refus à une nouvelle tentative. Reformulez-le en question, par exemple « Which running shoes work best for flat feet? ».

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