Embasamento com pesquisa na Web paralela

Pré-lançamento

Este recurso está sujeito aos "Termos da Oferta Pré-GA" na seção Termos Gerais de Serviço dos Termos Específicos de Serviço. Os recursos pré-GA estão disponíveis no estado em que se encontram e podem ter assistência limitada. Para mais informações, consulte as descrições das fases de lançamento.

O Parallel Web Systems (em inglês) oferece uma API de pesquisa que dá acesso a dados da Web disponíveis publicamente e otimizados para uso por modelos de linguagem grandes para embasamento. Nesta página, explicamos como embasar as respostas do Gemini usando o Parallel.

O embasamento com a Parallel na Vertex AI é uma oferta separada (conforme definido no seu Contrato Google Cloud ) que conecta os modelos do Gemini a dados da Web públicos fornecidos pela API de pesquisa da Parallel Web Systems. Esse serviço dá ao Gemini acesso a informações atualizadas de bilhões de páginas da Web para garantir respostas mais atuais e factuais.

Observação: o uso do Parallel exige que o Google Cloud envie determinados dados do cliente para a Oferta separada do Parallel para processamento. O uso do serviço Parallel é regido pelos Termos de Uso separados da Parallel e pela Política de Uso Aceitável da Parallel.

Observação: para editores da Web, o embasamento com o Parallel na Vertex AI não usa páginas da Web para embasamento que tenham desativado o ShapBot. Os editores da Web podem gerenciar as desativações com um arquivo robots.txt.

Casos de uso

O embasamento com Parallel é adequado para casos de uso como os seguintes:

• Usar dados da Web para fins de conclusão ou enriquecimento de informações.
• Agentes de várias etapas que exigem pesquisas na Web mais detalhadas para perguntas mais complexas.
• Criar uma API que integra dados de pesquisa na Web.
• Assistentes para funcionários que permitem ao usuário final fazer perguntas e criar relatórios complexos usando as informações mais recentes da Web.
• Aplicativos voltados ao consumidor, como varejo e viagens, que permitem ao usuário tomar decisões de compra fundamentadas.
• Agentes automatizados que são executados de forma autônoma para realizar tarefas automatizadas, como análise de notícias e verificações de KYC.
• Agentes verticais (de vendas, programação, finanças) recebendo o contexto mais recente e atualizado da Web.

Exemplo

Quem ganhou o Grande Prêmio de F1 de Las Vegas de 2025?

Sem embasamento	Com embasamento
O Grande Prêmio de Las Vegas de 2025 ainda não aconteceu. A corrida está programada para acontecer no fim de semana de 20 a 22 de novembro de 2025. Portanto, o vencedor ainda não foi definido.	O vencedor do Grande Prêmio de F1 de Las Vegas de 2025 foi Max Verstappen, da Red Bull Racing. A corrida aconteceu em 22 de novembro de 2025. Fontes:domínio1.com, domínio2.com, ...

Modelos compatíveis

Esta seção lista os modelos que oferecem suporte ao Embasamento com a pesquisa paralela na Web.

• Gemini 3 Flash pré-lançamento Modelo de pré-lançamento
• Gemini 3 Pro pré-lançamento Modelo de pré-lançamento
• Imagem do Gemini 3 Pro pré-lançamento Modelo de pré-lançamento
• Gemini 2.5 Pro
• Gemini 2.5 Flash pré-lançamento Modelo de pré-lançamento
• Gemini 2.5 Flash-Lite pré-lançamento Modelo de pré-lançamento
• Gemini 2.5 Flash
• Gemini 2.5 Flash-Lite
• Gemini 2.5 Flash com áudio nativo da API Gemini Live
• Gemini 2.5 Flash com áudio nativo da API Live (pré-lançamento) pré-lançamento Modelo de pré-lançamento
• Gemini 2.0 Flash com API Live pré-lançamento Modelo de pré-lançamento
• Gemini 2.0 Flash

Antes de começar

Para usar o embasamento com o Parallel, você precisa receber uma chave de API do site do Parallel. Essa chave de API é usada na sua solicitação ao Gemini.

Fundamentar respostas do Gemini com o Parallel

Solicite respostas embasadas do Gemini usando a API REST da seguinte forma. Para ter o melhor desempenho, recomendamos usar as configurações padrão para parâmetros opcionais, a menos que você precise de valores diferentes.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• LOCATION: a região para processar a solicitação. Para usar o endpoint global, exclua o local do nome do endpoint e configure o local do recurso como "global".
• PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .
• MODEL_ID: o ID do modelo que será usado.
• TEXT: o comando de texto a ser enviado para o modelo.
• API_KEY: sua chave de API para a Pesquisa de IA paralela.
• EXCLUDE_DOMAINS: opcional. Lista de domínios a serem excluídos das fontes de embasamento. Se especificado, as fontes desses domínios serão excluídas. Os valores aceitáveis são domínios (www.example.com) ou extensões de domínio que começam com um ponto ( .gov, .edu, .co.uk). É possível especificar até 10 domínios.
• INCLUDE_DOMAINS (opcional): lista de domínios a serem incluídos nas fontes de embasamento. Se especificado, as fontes desses domínios serão incluídas. Os valores aceitáveis são domínios (www.example.com) ou extensões de domínio que começam com um ponto ( .gov, .edu, .co.uk). É possível especificar até 10 domínios.
• MAX_CHARS_PER_RESULT: opcional. O número máximo de caracteres a serem incluídos em cada trecho de resultado da pesquisa. Se não for especificado, o padrão será 30000. O intervalo permitido é [1000, 100000].
• MAX_CHARS_TOTAL: opcional. O número máximo total de caracteres de todos os trechos de resultados da pesquisa. Se não for especificado, 100000 será usado como padrão para . O intervalo permitido é [1000, 1000000].
• MAX_RESULTS: opcional. O número máximo de resultados da pesquisa a serem usados para embasamento. Se não for especificado, 10 será usado como padrão para . O intervalo permitido é [1, 20].

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

{
  "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 a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você tenha feito login na CLI do gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você tenha feito login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . Para saber qual é a conta ativa no momento, execute o comando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a seguinte.

Resposta

{
  "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"
}

Cota

A cota padrão é de 60 comandos por minuto. Se você precisar aumentar seus limites de taxa, entre em contato com [e-mail] e com sua equipe de conta do Google com seu caso de uso e requisitos.

Faturamento

O uso do embasamento com Parallel incorre nas seguintes cobranças:

• Consumo de tokens do Gemini: tokens de comando, de raciocínio e de saída. Para saber mais informações, consulte Preços.
• Fundamentação do Gemini com seus dados: para mais informações, consulte Preços.
  • Os tokens de entrada fornecidos pelo Parallel não geram cobranças extras.
• Preços para o uso da API Search do Parallel: para mais informações, consulte a página de preços do Parallel.