Fornecido por DataForSEO
Obter a resposta do ChatGPT a um prompt como Markdown (DataForSEO)
Faça uma pergunta ao ChatGPT usando um prompt, uma localização e um idioma e leia a resposta retornada em markdown, junto com o modelo que respondeu e uma URL de verificação; opcionalmente, force uma busca online antes da resposta. Um prompt enviado, uma resposta recebida. Uma solicitação por chamada, com cobrança pela tabela de preços do próprio fornecedor; um conjunto de resultados vazio é informado como nenhum resultado.
Como executar
Etapa 1Configurar
Uma vez: cole isto no chat do seu agente. O Skill instala a CLI e faz login sozinho. Para um agente que não pode usar um shell, conecte-o pelo MCP.
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 a versão 6 do endpoint. Consulte o preço atual antes de executar. Instale e faça login primeiro em Get Started.
Uma vez por Run:
IDEMPOTENCY_KEY=$(uuidgen)Execute e copie este mesmo bloco para enviá-lo novamente:
curl -X POST https://api.glasser.ai/v1/runs \
-H "Authorization: Bearer gl_..." \
-H "Idempotency-Key: $IDEMPOTENCY_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"provider":"dataforseo","endpoint":"/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced","input":{"keyword":"albert einstein","language_code":"en","location_code":2840},"endpoint_version":6}'Reutilize a mesma Idempotency-Key para enviar novamente: o segundo envio é uma leitura do primeiro Run. Uma nova chave cria um novo Run e um novo Charge. Usa a versão 6 do endpoint; consulte o preço atual antes de executar.
Etapa 2Experimente uma tarefa de exemplo específica
Quando você precisa elaborar um relatório sobre a visibilidade de uma marca em respostas de IA, pode procurar menções à sua marca nos dados disponíveis e coletar as evidências de apoio.
Copie este prompt no seu agente para analisar evidências para seu relatório de visibilidade em IA.
Use dataforseo:/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced on Glasser.
Find evidence of my brand in the returned AI visibility data for my monitoring report.Estrutura do endpoint
{
"type": "object",
"$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 não publica um esquema de saída. Você recebe o corpo da resposta do próprio provedor de dados, sem alterações — não garantimos um formato que não podemos assegurar.
Como funciona a cobrança
| Dados retornados ou nenhuma correspondência | O mesmo preço com ou sem dados correspondentes. | $0.004 |
|---|---|---|
| Erro do provedor de dados | O provedor de dados não conseguiu responder. | $0.00 |
| Tempo limite excedido | O Run excedeu seu limite de tempo. | $0.00 |
| Falha interna | Um erro interno impediu a conclusão. | $0.00 |