Proporcionado por DataForSEO
Obtener la respuesta de ChatGPT a un prompt en formato Markdown (DataForSEO)
Haz a ChatGPT una pregunta desde una ubicación e idioma determinados y lee la respuesta que devuelve en formato markdown, junto con el modelo que respondió y una URL de verificación; opcionalmente, puedes obligarlo a buscar información en línea antes de responder. Una pregunta de entrada y una respuesta de salida. Una solicitud por llamada, con el precio de la tarifa del proveedor; un conjunto de resultados vacío se informa como sin resultados.
Cómo ejecutarlo
Paso 1Configurar
Una vez: pega esto en el chat de tu agente. Skill instala el CLI e inicia sesión por sí solo. Si tu agente no puede usar un shell, conéctalo mediante MCP en su lugar.
set up https://glasser.ai/SKILL.md
Show me how to use the DataForSEO endpoint /v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced on Glasser.glasser run -p dataforseo -e '/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced' -i '{"keyword":"albert einstein","language_code":"en","location_code":2840}' --endpoint-version 6Usa la versión de endpoint 6. Comprueba el precio actual antes de ejecutar. Instala e inicia sesión primero en Comenzar.
Una vez por Run:
IDEMPOTENCY_KEY=$(uuidgen)Ejecútalo y copia este mismo bloque para volver a enviarlo:
curl -X POST https://api.glasser.ai/v1/runs \
-H "Authorization: Bearer gl_..." \
-H "Idempotency-Key: $IDEMPOTENCY_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"provider":"dataforseo","endpoint":"/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced","input":{"keyword":"albert einstein","language_code":"en","location_code":2840},"endpoint_version":6}'Reutiliza la misma Idempotency-Key para volver a enviarlo: el segundo envío es una lectura del primer Run. Una clave nueva crea un Run y un Charge nuevos. Usa la versión de endpoint 6; comprueba el precio actual antes de ejecutar.
Paso 2Prueba una tarea de ejemplo específica
Cuando necesites informar sobre la visibilidad de una marca en respuestas de IA, puedes buscar menciones de tu marca en los datos disponibles y recopilar las pruebas que las respalden.
Copia este prompt en tu agente para revisar pruebas para tu informe de visibilidad en IA.
Use dataforseo:/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced on Glasser.
Find evidence of my brand in the returned AI visibility data for my monitoring report.Estructura del endpoint
{
"type": "object",
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"required": [
"keyword"
],
"properties": {
"tag": {
"type": "string",
"maxLength": 2048,
"minLength": 1
},
"keyword": {
"type": "string",
"maxLength": 2048,
"minLength": 1
},
"language_code": {
"type": "string",
"maxLength": 2048,
"minLength": 1
},
"language_name": {
"type": "string"
},
"location_code": {
"type": "integer"
},
"location_name": {
"type": "string"
},
"force_web_search": {
"type": "boolean"
}
},
"additionalProperties": false
}{
"keyword": "albert einstein",
"language_code": "en",
"location_code": 2840
}Este endpoint no publica ningún esquema de salida. Recibes el cuerpo de respuesta propio del proveedor de datos, sin cambios — no garantizamos una estructura que no podemos asegurar.
Cómo funcionan los precios
| Datos devueltos o sin coincidencias | El mismo precio con o sin datos coincidentes. | $0.004 |
|---|---|---|
| Error del proveedor de datos | El proveedor de datos no pudo responder. | $0.00 |
| Tiempo de espera agotado | El Run superó su límite de tiempo. | $0.00 |
| Error interno | Un error interno impidió completar la operación. | $0.00 |