以 Parallel Web Search 建立基準

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這項功能適用《服務專屬條款》中「一般服務條款」一節的《正式發布前產品條款》。正式發布前功能是依「原樣」提供，支援服務可能受限。 詳情請參閱推出階段說明。

Parallel Web Systems 提供搜尋 API，可存取公開網路資料，並經過最佳化處理，方便大型語言模型做為基準。本頁說明如何使用 Parallel，根據特定資料來源生成 Gemini 回覆。

在 Gemini Enterprise Agent Platform 上使用 Parallel 基礎模型是獨立的服務 (如 Google Cloud 合約中所定義)，可將 Gemini 模型連結至 Parallel Web Systems 的搜尋 API 提供的公開網路資料。這項服務可讓 Gemini 存取數十億個網頁的即時資訊，確保回覆內容更貼近現況且正確無誤。

請注意以下事項：使用 Parallel 時，Google Cloud 必須將特定客戶資料傳送至 Parallel 獨立服務進行處理。使用 Parallel 服務時，須遵守 Parallel 的獨立使用條款和 Parallel 的使用政策。

附註： 對於網站發布商，在 Gemini Enterprise Agent Platform 上使用 Parallel 建立基準時，不會使用已禁止 ShapBot 的網頁。網站發布商可以使用 robots.txt 檔案管理選擇不採用設定。

用途

使用 Parallel 建立基準適用於下列用途：

• 使用網路資料完成或豐富資訊。
• 多跳代理程式：針對較複雜的問題，需要進行更深入的網路搜尋。
• 建構整合網路搜尋資料的 API。
• 員工專用助理，可讓使用者提問及使用最新網路資訊建立複雜報表。
• 面向消費者的應用程式，例如零售和旅遊，可讓使用者做出明智的購買決策。
• 自動代理會自主執行自動化工作，例如新聞分析和 KYC 檢查。
• 垂直代理 (銷售代理、程式設計代理、財務代理) 從網路上取得最新資訊。

範例

2025 年拉斯維加斯 F1 大獎賽的冠軍是誰？

沒有連結	含接地線
2025 年拉斯維加斯大獎賽尚未舉行，預計於 2025 年 11 月 20 日至 22 日的週末舉行，因此目前還不知道誰會獲勝。	2025 年拉斯維加斯 F1 大獎賽的冠軍是紅牛車隊的 Max Verstappen，比賽於 2025 年 11 月 22 日舉行。 資料來源：domain1.com、domain2.com 等。

支援的模型

下列模型支援「以 Parallel Web Search 建立基準」功能：

• Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash)
• Gemini 2.5 Flash-Lite (gemini-2.5-flash-lite)
• Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro)
• Gemini 3.1 Pro (gemini-3.1-pro-preview)
• Gemini 3 Flash Lite (gemini-3-flash-lite-preview)

事前準備

如要搭配 Parallel 使用 Grounding，請前往 Parallel 網站取得 API 金鑰。這個 API 金鑰會用於對 Gemini 發出的要求。

以 Parallel 建立 Gemini 回覆的基準

如要透過 REST API 要求 Gemini 提供有根據的回覆，請按照下列步驟操作。為獲得最佳效能，除非您有非預設值的嚴格需求，否則建議使用選用參數的預設設定。

REST

使用任何要求資料之前，請先修改下列項目的值：

• LOCATION：處理要求的區域。如要使用全域端點，請從端點名稱中排除位置，並將資源位置設為「global」。
• PROJECT_ID： Google Cloud 專案 ID。
• MODEL_ID：要使用的模型 ID。
• TEXT：要傳送至模型的文字提示。
• API_KEY：Parallel AI Search 的 API 金鑰。
• EXCLUDE_DOMAINS：選用：要從基礎來源排除的網域清單。如果指定，系統會排除這些網域的來源。 可接受的值為網域 (www.example.com) 或以半形句號開頭的網域副檔名 (.gov、.edu、.co.uk)。最多可指定 10 個網域。
• INCLUDE_DOMAINS：選用：要納入基礎來源的網域清單。如果指定，系統會納入這些網域的來源。可接受的值包括網域 (www.example.com) 或以半形句號開頭的網域副檔名 (.gov、.edu、.co.uk)。最多可指定 10 個網域。
• MAX_CHARS_PER_RESULT：選用：每個搜尋結果摘要中包含的字元數上限。如未指定，預設為 30000。允許的範圍為 [1000, 100000]。
• MAX_CHARS_TOTAL：選用：所有搜尋結果摘要的總字元數上限。如未指定，則預設為 100000。允許的範圍為 [1000, 1000000]。
• MAX_RESULTS：選用：用於基礎的搜尋結果數量上限。如未指定，預設值為 10。允許的範圍為 [1, 20]。
• MODE：選用：用於要求的模式，可以是 one-shot 或 fast。預設值為 one-shot。如要盡量縮短延遲時間，請考慮使用 fast 模式。

HTTP 方法和網址：

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent

JSON 要求主體：

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }],
  "tools": [{
    "parallelAiSearch": {
        "api_key": "API_KEY",
        "customConfigs": {
            "source_policy": {
                "exclude_domains": ["EXCLUDE_DOMAINS"],
                "include_domains": ["INCLUDE_DOMAINS"],
            },
            "excerpts": {
                "max_chars_per_result": MAX_CHARS_PER_RESULT,
                "max_chars_total": MAX_CHARS_TOTAL
            },
            "max_results": MAX_RESULTS,
            "mode": "MODE"
        }
    }
}],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID"
}

請展開以下其中一個選項，以傳送要求：

curl (Linux、macOS 或 Cloud Shell)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或已使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent"

PowerShell (Windows)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到類似如下的 JSON 回應。

回應

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "The most recent Super Bowl was Super Bowl LIX (59), which was played in 2025. The winner of Super Bowl LIX was the **Philadelphia Eagles**, who defeated the Kansas City Chiefs with a score of 40-22."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "groundingMetadata": {
        "webSearchQueries": [
          "who won the last super bowl"
        ],
        "groundingChunks": [
          {
            "web": {
              "uri": "https://...",
              "title": "Super Bowl LIX",
              "domain": "domain.com"
            }
          },
          {
            "web": {
              "uri": "https://...",
              "title": "Super Bowl LIX Results",
              "domain": "domain.com"
            }
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "segment": {
              "endIndex": 77,
              "text": "The most recent Super Bowl was Super Bowl LIX (59), which was played in 2025."
            },
            "groundingChunkIndices": [
              0,
              1
            ]
          },
          {
            "segment": {
              "startIndex": 78,
              "endIndex": 198,
              "text": "The winner of Super Bowl LIX was the **Philadelphia Eagles**, who defeated the Kansas City Chiefs with a score of 40-22."
            },
            "groundingChunkIndices": [
              0
            ]
          },
        ]
      }
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 33,
    "candidatesTokenCount": 106,
    "totalTokenCount": 284,
    "billablePromptUsage": {
      "textCount": 142
    },
    "trafficType": "ON_DEMAND",
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 33
      }
    ],
    "candidatesTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 106
      }
    ],
    "toolUsePromptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 39
      }
    ],
    "toolUsePromptTokenCount": 39,
    "thoughtsTokenCount": 106
  },
  "modelVersion": "MODEL_VERSION",
  "createTime": "CREATE_TIME",
  "responseId": "RESPONSE_ID"
}

配額

預設配額為每分鐘 200 個提示。如要提高速率限制，請透過 [e-mail] 與 Google 帳戶團隊聯絡，並說明您的用途和需求。

帳單

使用 Grounding with Parallel 會產生下列費用：

• Gemini 詞元用量：提示詞詞元、思考詞元、輸出內容詞元。詳情請參閱「定價」。
• Gemini 根據您的資料提供資訊：詳情請參閱定價。
  • 使用 Parallel 時，輸入的詞元不需支付額外費用。
• 使用 Parallel 搜尋 API 的定價：詳情請參閱 Parallel 的定價頁面。