AI検索データAPI クイックスタート

1. 認証情報を設定する

export BASE="https://api.querying.ai"
export API_KEY="<your-key>"

2. タスクを送信する

Gemini に質問してみます。taskType でエンジンを選び、payload.prompt に質問内容を入れます。

curl -X POST "$BASE/v1/async/task" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "taskType": "GEMINI",
    "payload": { "prompt": "best wireless earbuds 2026", "country": "US" }
  }'

タスクが受け付けられ、キューに入ります。

{
  "success": true,
  "task": {
    "id": "8f2c1e40-...",
    "taskType": "GEMINI",
    "status": "QUEUED",
    "priority": 1,
    "createdAt": "2026-07-09T04:12:00.000Z"
  },
  "credits": { "creditsToCharge": 0, "creditsCharged": 0 }
}

credits はレスポンスエンベロープの一部です。送信時とポーリング時は常にゼロで、Webhookがエンジンごとのクレジットコストを報告します(公開回答エンジンは1–2クレジット、Prompt Research は12クレジット、Source Influence は別途計測)。残高はダッシュボードで確認できます。

3. 結果を受け取る

Webhook(推奨)
ポーリング

送信時に webhook.url を追加します。タスクが終了状態に達すると結果全体をそこへPOSTするため、ポーリングは不要です。

curl -X POST "$BASE/v1/async/task" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "taskType": "GEMINI",
    "payload": { "prompt": "best wireless earbuds 2026" },
    "webhook": { "url": "https://your-server.example.com/hook" }
  }'

エンドポイントは { task, credits, response } を受け取ります。配信と再試行の契約は Webhookを参照してください。

webhook を省略し、idでタスクをポーリングします。タスクが終了状態になるまで response はありません。

curl "$BASE/v1/async/task/8f2c1e40-..." \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY"

{
  "success": true,
  "task": { "id": "8f2c1e40-...", "status": "COMPLETED", "...": "..." },
  "credits": { "creditsToCharge": 0, "creditsCharged": 0 },
  "response": {
    "text": "The best wireless earbuds in 2026 are ...",
    "sources": [{ "position": 1, "url": "https://...", "label": "..." }]
  }
}

公開ポーリングは完了後24時間利用できます。その間にポーリングしないと、完了したタスクも期限切れとして404になります。

4. 一括で送信する

POST /v1/async/task/batch は同じタスクオブジェクトのJSON配列を1リクエストあたり最大500件受け付けます。 1つのバッチ内でエンジンを自由に混在できます。

curl -X POST "$BASE/v1/async/task/batch" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '[
    { "taskType": "GEMINI",     "payload": { "prompt": "best wireless earbuds 2026" } },
    { "taskType": "PERPLEXITY", "payload": { "prompt": "best wireless earbuds 2026" } },
    { "taskType": "GOOGLE",     "payload": { "query":  "best wireless earbuds 2026" } }
  ]'

正しい形式のバッチは常に 200 を返します。個別の失敗は results[].success = false として現れるため、 1件の不正なタスクが残りを巻き込むことはありません。一括送信を参照してください。

Google 系エンジン(GOOGLE、AIMODE、NAVER_*)は payload.query を読み、LLMエンジンは payload.prompt を読みます。どちらか一方があれば検証は通りますが、エンジンは自分が期待するフィールドを優先して読みます。

次のステップ

エンジンを選ぶ

すべての taskType と、それぞれが返す内容。

失敗に対処する

エラーコード、ステータスコード、再試行できるケース。

はじめに

基本概念

エンジン

Source Influence

Prompt Research

GEOモニタリング

移行

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1. 認証情報を設定する

2. タスクを送信する

3. 結果を受け取る

4. 一括で送信する

次のステップ

エンジンを選ぶ

失敗に対処する

​1. 認証情報を設定する

​2. タスクを送信する

​3. 結果を受け取る

​4. 一括で送信する

​次のステップ

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失敗に対処する

1. 認証情報を設定する

2. タスクを送信する

3. 結果を受け取る

4. 一括で送信する

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