Fundamentación con la búsqueda web paralela

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Esta función está sujeta a los "Términos de las Ofertas de Acceso Previo a la Disponibilidad General" de la sección Términos Generales de los Servicios de los Términos Específicos de los Servicios. Las funciones previas a la disponibilidad general están disponibles tal cual y pueden tener una compatibilidad y asistencia limitadas. Para obtener más información, consulta las descripciones de las fases de lanzamiento.

Parallel Web Systems ofrece una API de búsqueda que proporciona acceso a datos web disponibles públicamente y optimizados para que los usen modelos de lenguaje extensos para fundamentar sus respuestas. En esta página se explica cómo fundamentar las respuestas de Gemini con Parallel.

La fundamentación con Parallel en Vertex AI es una oferta independiente (tal como se define en tu Google Cloud Contrato) que conecta los modelos de Gemini con los datos web públicos proporcionados por la API de búsqueda de Parallel Web Systems. Este servicio da acceso a Gemini a información actualizada de miles de millones de páginas web para ofrecer respuestas más actualizadas y objetivas.

Ten en cuenta lo siguiente: Para usar Parallel, Google Cloud debe enviar determinados Datos de Cliente a la Oferta Independiente de Parallel para que se traten. El uso que hagas del servicio Parallel se rige por los términos de uso y la política de uso aceptable de Parallel.

Nota: En el caso de los editores web, la función de vinculación con Parallel en Vertex AI no utiliza páginas web para la vinculación que hayan inhabilitado ShapBot. Los editores web pueden gestionar sus inhabilitaciones con un archivo robots.txt

.

Usos

La fundamentación con Parallel es adecuada para casos prácticos como los siguientes:

• Usar datos web para completar o enriquecer información.
• Agentes multihop que requieren búsquedas web más profundas para responder a preguntas más complejas.
• Crear una API que integre datos de búsqueda web.
• Asistentes orientados a los empleados que permiten a los usuarios finales hacer preguntas y crear informes complejos con la información más reciente de la Web.
• Aplicaciones orientadas al consumidor, como las de comercio y viajes, que permiten al usuario tomar decisiones de compra fundamentadas.
• Agentes automatizados que se ejecutan de forma autónoma para realizar tareas automatizadas, como análisis de noticias y comprobaciones de KYC.
• Agentes verticales (agentes de ventas, de programación y financieros) que obtienen el contexto más actualizado de la Web.

Ejemplo

¿Quién ganó el Gran Premio de Fórmula 1 de Las Vegas del 2025?

Sin toma de tierra	Con toma de tierra
El Gran Premio de Las Vegas del 2025 aún no se ha celebrado. La carrera está prevista para el fin de semana del 20 al 22 de noviembre del 2025. Por lo tanto, aún no se sabe quién es el ganador.	El ganador del Gran Premio de Fórmula 1 de Las Vegas del 2025 fue Max Verstappen, de Red Bull Racing. La carrera tuvo lugar el 22 de noviembre del 2025. Fuentes: dominio1.com, dominio2.com, ...

Modelos admitidos

En esta sección se enumeran los modelos que admiten la función de fundamentación con la búsqueda web paralela.

• Gemini 3 Flash vista previa Modelo de vista previa
• Gemini 3 Pro vista previa Modelo de vista previa
• Imagen de Gemini 3 Pro vista previa Modelo de vista previa
• Gemini 2.5 Pro
• Gemini 2.5 Flash preview Modelo de vista previa
• Gemini 2.5 Flash-Lite preview Modelo de vista previa
• Gemini 2.5 Flash
• Gemini 2.5 Flash-Lite
• Gemini 2.5 Flash con audio nativo de la API Gemini Live
• Gemini 2.5 Flash con audio nativo de la API Live (versión preliminar) preview Modelo de vista previa
• Gemini 2.0 Flash con Live API preview Modelo de vista previa
• Gemini 2.0 Flash

Antes de empezar

Para usar Grounding con Parallel, debes obtener una clave de API del sitio web de Parallel. Esta clave de API se usa en tu solicitud a Gemini.

Fundamentar las respuestas de Gemini con Parallel

Para solicitar respuestas fundamentadas a Gemini, usa la API REST de la siguiente manera. Para obtener el mejor rendimiento, te recomendamos que uses la configuración predeterminada de los parámetros opcionales, a menos que necesites valores no predeterminados.

REST

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• LOCATION: la región en la que se procesará la solicitud. Para usar el endpoint global, excluye la ubicación del nombre del endpoint y configura la ubicación del recurso como `global`.
• PROJECT_ID: tu ID de proyecto Google Cloud .
• MODEL_ID: ID del modelo que se va a usar.
• TEXT: la petición de texto que se envía al modelo.
• API_KEY: tu clave de API de la búsqueda de Parallel AI.
• EXCLUDE_DOMAINS: opcional. Lista de dominios que se excluirán de las fuentes de información. Si se especifica, se excluyen las fuentes de estos dominios. Los valores aceptables son dominios (www.example.com) o extensiones de dominio que empiecen por un punto (por ejemplo, .gov, .edu o .co.uk). Puedes especificar hasta 10 dominios.
• INCLUDE_DOMAINS: Opcional: lista de dominios que se incluirán en las fuentes de información. Si se especifica, se incluyen las fuentes de estos dominios. Los valores aceptables son dominios (www.example.com) o extensiones de dominio que empiecen por un punto (por ejemplo, .gov, .edu o .co.uk). Puedes especificar hasta 10 dominios.
• MAX_CHARS_PER_RESULT: opcional. Número máximo de caracteres que se incluirán en cada fragmento de resultado de búsqueda. Si no se especifica ningún valor, se utiliza 30000 de forma predeterminada. El intervalo permitido es [1000, 100000].
• MAX_CHARS_TOTAL (opcional): número máximo total de caracteres de todos los fragmentos de resultados de búsqueda. Si no se especifica ningún valor, se utiliza 100000 de forma predeterminada. El intervalo permitido es [1000, 1000000].
• MAX_RESULTS: opcional. Número máximo de resultados de búsqueda que se van a usar para la fundamentación. Si no se especifica ningún valor, se utiliza 10 de forma predeterminada. El intervalo permitido es [1, 20].

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "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
        }
    }
}],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID"
}

Para enviar tu solicitud, despliega una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar la cuenta activa, ejecuta el comando gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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)

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa, ejecuta el comando gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente.

Respuesta

{
  "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"
}

Cuota

La cuota predeterminada es de 60 peticiones por minuto. Si necesitas aumentar los límites de frecuencia, ponte en contacto con [e-mail] y con el equipo de tu cuenta de Google para indicar tu caso práctico y tus requisitos.

Facturación

El uso de Grounding con Parallel conlleva los siguientes cargos:

• Consumo de tokens de Gemini: tokens de peticiones, tokens de razonamiento y tokens de salida. Para obtener más información, consulta los precios.
• Fundamentación de Gemini con tus datos: para obtener más información, consulta los precios.
  • Los tokens de entrada proporcionados por Parallel no tienen ningún coste adicional.
• Precios de la API de búsqueda de Parallel: para obtener más información, consulta la página de precios de Parallel.