> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://developers.oxylabs.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://developers.oxylabs.io/api-reference/es/scrapers-dedicados/scrapers-de-llm-e-ia.md).

# Scrapers de LLM e IA

Referencia de los endpoints scraper de ChatGPT, Gemini y Perplexity de la Web API. Solo asíncronos, con parámetros y campos de respuesta.

<table><thead><tr><th width="168.5">Scraper</th><th>Endpoints</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="#chatgpt">ChatGPT</a></td><td><code>/chatgpt</code></td></tr><tr><td><a href="#gemini">Gemini</a></td><td><code>/gemini</code></td></tr><tr><td><a href="#perplexity">Perplexity</a></td><td><code>/perplexity</code></td></tr></tbody></table>

### ChatGPT

#### `POST /v1/async/scrape/chatgpt`

Devuelve la respuesta de ChatGPT a una pregunta.

**Modos:** `async`, `batch`

<table><thead><tr><th width="139.5">Nombre</th><th width="104.5">Tipo</th><th width="98">Requerido</th><th>Descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>query</code></td><td>cadena</td><td>sí</td><td>La pregunta a hacer</td></tr><tr><td><code>search</code></td><td>booleano</td><td>no</td><td><code>true</code> permite navegar para obtener información actual con citas. <code>false</code> responde solo con datos de entrenamiento. Sin valor predeterminado neutral</td></tr><tr><td><code>salida</code></td><td>array de cadenas</td><td>no</td><td>Formatos a devolver: <code>Markdown</code>, <code>html</code>, <code>json</code>, <code>captura de pantalla</code>. Predeterminado <code>["html"]</code>. <code>json</code> devuelve campos analizados. <code>captura de pantalla</code> requiere <code>run_js: true</code></td></tr><tr><td><code>json</code></td><td>objeto</td><td>no</td><td>Extracción personalizada: <code>{"prompt": string}</code> o <code>{"schema": object}</code>, nunca ambos. Anula el analizador integrado</td></tr><tr><td><code>ubicación</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td>Código de país de dos letras desde el que obtener, por ejemplo <code>DE</code></td></tr><tr><td><code>dispositivo</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td><code>escritorio</code> (predeterminado) o <code>móvil</code></td></tr><tr><td><code>callback_url</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td>URL de webhook para el trabajo finalizado. Solo asincrónico. Las URL mal formadas se rechazan con <code>400</code></td></tr><tr><td><code>almacenamiento</code></td><td>objeto</td><td>no</td><td>Entrega el resultado a un bucket en lugar de la respuesta: <code>{"type": string, "url": string}</code>. <code>tipo</code> es <code>s3</code>, <code>s3_gzip</code>, <code>s3_compatible</code>, <code>gcs</code>, o <code>tos</code>. Solo asincrónico. <code>url</code> no se valida</td></tr></tbody></table>

**Campos de respuesta** – `results[].json`

<table><thead><tr><th width="141.5">Campo</th><th width="530.5">Descripción</th><th width="92">Tipo</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>prompt</code></td><td>La pregunta enviada a ChatGPT</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>response_text</code></td><td>Respuesta en texto plano</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>markdown_text</code></td><td>Respuesta en Markdown</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>markdown_json</code></td><td>Respuesta como elementos Markdown estructurados</td><td>array</td></tr><tr><td><code>citations</code></td><td>Fuentes citadas en la respuesta: title, url, text</td><td>array</td></tr><tr><td><code>links</code></td><td>Enlaces en línea en la respuesta: url, text</td><td>array</td></tr><tr><td><code>shopping_products</code></td><td>Productos que recomienda ChatGPT: <code>title</code>, <code>url</code>, <code>price</code>, <code>price_str</code>, <code>currency</code>, <code>merchant</code>, <code>badge</code>, <code>description</code>, <code>rating</code>, <code>thumbnail</code>, <code>image_page_title</code>, <code>image_page_url</code>, <code>citations</code> (<code>source</code>, <code>title</code>, <code>url</code>) y <code>offers</code> (<code>merchant</code>, <code>price</code>, <code>price_str</code>, <code>currency</code>, <code>url</code>, <code>details</code>).</td><td>array</td></tr><tr><td><code>raw_response</code></td><td>Respuesta sin procesar transmitida de ChatGPT</td><td>array de cadenas</td></tr></tbody></table>

Las respuestas pueden diferir entre solicitudes idénticas. No hay ruta Realtime.

Los campos analizados siguen el diseño actual de ChatGPT y pueden cambiar cuando ChatGPT lo cambie.

### Gemini

#### `POST /v1/async/scrape/gemini`

Devuelve la respuesta de Gemini a una pregunta.

**Modos:** `async`, `batch`

<table><thead><tr><th width="149">Nombre</th><th width="103.5">Tipo</th><th width="99.5">Requerido</th><th>Descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>query</code></td><td>cadena</td><td>sí</td><td>La pregunta a hacer</td></tr><tr><td><code>salida</code></td><td>array de cadenas</td><td>no</td><td>Formatos a devolver: <code>Markdown</code>, <code>html</code>, <code>json</code>, <code>captura de pantalla</code>. Predeterminado <code>["html"]</code>. <code>json</code> devuelve campos analizados. <code>captura de pantalla</code> requiere <code>run_js: true</code></td></tr><tr><td><code>json</code></td><td>objeto</td><td>no</td><td>Extracción personalizada: <code>{"prompt": string}</code> o <code>{"schema": object}</code>, nunca ambos. Anula el analizador integrado</td></tr><tr><td><code>ubicación</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td>Código de país de dos letras desde el que obtener, por ejemplo <code>DE</code></td></tr><tr><td><code>dispositivo</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td><code>escritorio</code> (predeterminado) o <code>móvil</code></td></tr><tr><td><code>callback_url</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td>URL de webhook para el trabajo finalizado. Solo asincrónico. Las URL mal formadas se rechazan con <code>400</code></td></tr><tr><td><code>almacenamiento</code></td><td>objeto</td><td>no</td><td>Entrega el resultado a un bucket en lugar de la respuesta: <code>{"type": string, "url": string}</code>. <code>tipo</code> es <code>s3</code>, <code>s3_gzip</code>, <code>s3_compatible</code>, <code>gcs</code>, o <code>tos</code>. Solo asincrónico. <code>url</code> no se valida</td></tr></tbody></table>

**Campos de respuesta** – `results[].json`

<table><thead><tr><th width="181.546875">Campo</th><th width="478.06640625">Descripción</th><th width="86.390625">Tipo</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>prompt</code></td><td>La pregunta enviada a Gemini</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>response_text</code></td><td>Respuesta en texto plano</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>markdown_text</code></td><td>Respuesta en Markdown</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>citations</code></td><td>Fuentes citadas en la respuesta: <code>title</code>, <code>url</code>, <code>text</code>, <code>description</code>. Solo cuando Gemini buscó en la web</td><td>array</td></tr><tr><td><code>additional_results</code></td><td><p><code>sources_results</code> - páginas web que Gemini consultó al responder (<code>url</code>, y opcionalmente <code>title</code>). </p><p><code>images_results</code> - imágenes mostradas en la respuesta (<code>title</code>, <code>image_url</code>, y opcionalmente <code>image_from_url</code> - la página de la que proviene la imagen).</p><p><code>videos_results</code> - videos de YouTube mostrados en la respuesta (<code>url</code>, <code>title</code>, y opcionalmente <code>thumbnail</code>).</p></td><td>objeto</td></tr><tr><td><code>related_queries</code></td><td>Preguntas de seguimiento que Gemini sugiere bajo la respuesta</td><td>array de cadenas</td></tr><tr><td><code>links</code></td><td>Enlaces en línea en la respuesta: <code>url</code>, <code>text</code>. <code>text</code> puede estar vacío si no hay texto</td><td>array</td></tr><tr><td><code>model</code></td><td>El modelo que respondió</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>raw_response</code></td><td>Respuesta sin procesar de Gemini</td><td>array de cadenas</td></tr></tbody></table>

Las respuestas pueden diferir entre solicitudes idénticas. No hay ruta Realtime.

### Perplexity

#### `POST /v1/async/scrape/perplexity`

Devuelve la respuesta de Perplexity a una pregunta, con sus fuentes citadas.

**Modos:** `async`, `batch`

<table><thead><tr><th width="139.5">Nombre</th><th width="94.5">Tipo</th><th width="99.5">Requerido</th><th>Descripción</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>query</code></td><td>cadena</td><td>sí</td><td>La pregunta a hacer</td></tr><tr><td><code>salida</code></td><td>array de cadenas</td><td>no</td><td>Formatos a devolver: <code>Markdown</code>, <code>json</code>. Predeterminado <code>json</code>, devuelve campos analizados.</td></tr><tr><td><code>json</code></td><td>objeto</td><td>no</td><td>Extracción personalizada: <code>{"prompt": string}</code> o <code>{"schema": object}</code>, nunca ambos. Anula el analizador integrado</td></tr><tr><td><code>ubicación</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td>Código de país de dos letras desde el que obtener, por ejemplo <code>DE</code></td></tr><tr><td><code>dispositivo</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td><code>escritorio</code> (predeterminado) o <code>móvil</code></td></tr><tr><td><code>callback_url</code></td><td>cadena</td><td>no</td><td>URL de webhook para el trabajo finalizado. Solo asincrónico. Las URL mal formadas se rechazan con <code>400</code></td></tr><tr><td><code>almacenamiento</code></td><td>objeto</td><td>no</td><td>Entrega el resultado a un bucket en lugar de la respuesta: <code>{"type": string, "url": string}</code>. <code>tipo</code> es <code>s3</code>, <code>s3_gzip</code>, <code>s3_compatible</code>, <code>gcs</code>, o <code>tos</code>. Solo asincrónico. <code>url</code> no se valida</td></tr></tbody></table>

**Campos de respuesta** – `results[].json`

<table><thead><tr><th width="178">Campo</th><th width="489.5">Descripción</th><th width="95">Tipo</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>prompt_query</code></td><td>La pregunta enviada a Perplexity</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>answer_results</code></td><td>La respuesta</td><td>array</td></tr><tr><td><code>answer_results_md</code></td><td>Respuesta en Markdown</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>additional_results</code></td><td><code>sources_results</code>: páginas que Perplexity usó como fuentes (<code>title</code>, <code>url</code>)</td><td>objeto</td></tr><tr><td><code>related_queries</code></td><td>Consultas relacionadas sugeridas por Perplexity</td><td>array de cadenas</td></tr><tr><td><code>model</code></td><td>El modelo que respondió</td><td>cadena</td></tr><tr><td><code>raw_response</code></td><td>Respuesta sin procesar de Perplexity</td><td>array de cadenas</td></tr></tbody></table>

Las respuestas pueden diferir entre solicitudes idénticas. No hay ruta Realtime.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://developers.oxylabs.io/api-reference/es/scrapers-dedicados/scrapers-de-llm-e-ia.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
