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

> Posez une question à Meta AI et recevez sa réponse en texte et en Markdown, avec les pages citées et les recherches lancées.

`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.

```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" } }'
```

## 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 :

```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 | 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](/fr/engines/html-pages.md). Consultez [Réponses Markdown et brutes](/fr/engines/response-options.md).

## 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 :

```json theme={"theme":"css-variables"}
{
  "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? ».

## Voir aussi

* [Page produit Meta AI](https://querying.ai/fr/engines/meta-ai)
* [Vue d'ensemble des moteurs](/fr/engines/overview.md)


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