Linkup
Linkup · Coding · Sonstiges
Linkup ist eine Websuche-API, die KI-Agenten und LLMs Echtzeit-Webinhalte mit Quellenangaben für präzise Antworten liefert.
Über Linkup
Was ist Linkup
Linkup ist eine KI-Suchmaschine und eine Plattform zur Web-Integration, mit der große Sprachmodelle und KI-Agenten präzise Inhalte in Echtzeit aus dem offenen Web ziehen. Sie schicken eine Anfrage über einen einfachen API-Aufruf, und Linkup gibt sortierte Quellen, eine belegte Antwort oder sauberes Markdown zurück, das direkt in einen Prompt passt.
Das Produkt packt ein hartnäckiges Problem an: Modelle, die mit veralteten Daten trainiert wurden, erfinden selbstsicher Dinge. Linkup verankert diese Modelle stattdessen in Live-Web-Ergebnissen. Laut dem Unternehmen liegt sein Search-Endpunkt bei Verified SimpleQA auf Platz eins unter den Websuche-APIs unter einer Sekunde, mit einem F-Wert von 94 %, und sein Research-Endpunkt führt SealQA-0 mit 61 % Genauigkeit an.
Teams bei Legora, Polymarket, Cohere, McKinsey und SNCF betreiben darauf Produktivsysteme. Die wichtigste Grenze: Linkup ist ein Entwicklerwerkzeug, keine App für Endnutzer. Sie brauchen einen API-Schlüssel und etwas Code, und die tieferen Funktionen wie Private Index und Bring Your Own Cloud liegen in Enterprise-Tarifen.
Erste Schritte
- Legen Sie ein Konto auf app.linkup.so an und erzeugen Sie einen API-Schlüssel im Dashboard.
- Installieren Sie das SDK (
pip install linkup-sdk) oder rufen Sie die REST-Endpunkte direkt auf. - Senden Sie eine erste Anfrage an den Search-Endpunkt und legen Sie Tiefe und Ausgabetyp fest.
- Lesen Sie die zurückgegebenen URLs, die belegte Antwort oder das JSON und geben Sie sie in den Kontext Ihres Modells.
- Verfolgen Sie die Nutzung im Dashboard und wechseln Sie zu einem bezahlten Tarif, sobald die kostenlosen Anfragen aufgebraucht sind.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Linkup.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler, die RAG-Pipelines bauen
- KI-Produktteams, die Agenten ausliefern
- Analysten und Forscher
Aufgaben
- Eine LLM-Antwort verankern
- Seiteninhalte extrahieren
- Massenanreicherung
Szenarien
- Finanzrecherche-Bots, die aktuelle Zahlen brauchen statt Werte vom Trainingsstichtag.
- Unternehmenseinsätze mit strengen Compliance-Regeln, bei denen Bring Your Own Cloud die Anfragen in der eigenen Infrastruktur hält.
- Startup-Prototypen, denn der kostenlose Tarif deckt 4.000 Anfragen ab, bevor Sie zahlen.
Wichtigste Funktionen
Fünf abgestimmte Endpunkte
Linkup teilt seine API in Search, Fetch, Research, Tasks und Extract. Jeder sitzt an einem anderen Punkt der Kurve zwischen Geschwindigkeit und Tiefe. Wählen Sie den, der zu Ihrem Latenzbudget passt, statt einen einzigen Endpunkt alles machen zu lassen. Search verankert Agenten. Research übernimmt die langsame, gründliche Synthese.
Suche unter 200 Millisekunden
Der Search-Endpunkt liefert erste Ergebnisse in unter 200 ms. Diese Geschwindigkeit zählt bei Sprach-KI und Live-Chat, wo zwei Sekunden Wartezeit die Antwort kaputt wirken lassen. Er bietet außerdem drei Tiefenstufen, sodass Sie bei schwierigen Anfragen etwas Tempo gegen bessere Trefferausbeute tauschen.
Anpassbarer Index
Sie übernehmen den Index von Linkup nicht unverändert. Sie legen fest, welchen Quellen Sie trauen, welche Domains Sie bevorzugen und welche eigenen Daten einfließen. So fragen ein juristischer Copilot und ein Einkaufsagent unterschiedliche Ausschnitte des Webs ab, zugeschnitten auf ihr eigenes Feld. Dieselbe API, ein anderes Web.
Bring Your Own Cloud
Strenge Datenregeln? Dann zählt das. Die gesamte Indexierungsschicht läuft in Ihrer eigenen VPC, und Anfragen verlassen Ihre Umgebung nie. Zusammen mit SOC 2 Type II und Zero Data Retention ist das der Grund, warum regulierte Branchen überhaupt eine Such-API von Dritten einsetzen.
Framework-Integrationen
Linkup fügt sich in den Wrapper des OpenAI-SDK, in LangChain, CrewAI und Dutzende weitere Frameworks ein. Spricht Ihr Stack schon eines davon, ergänzen Sie einen Tool-Aufruf, statt Ihre Retrieval-Schicht neu zu bauen.
Asynchrone Research-Berichte
Der Research-Endpunkt nimmt eine Anfrage und gibt einen ausführlichen Bericht oder eine präzise Antwort mit Belegen im Text zurück, gestützt auf mehrere Quellen. Er läuft asynchron über 2 bis 20 Minuten. Das passt zu Nachtjobs und tiefen Analysen, bei denen Genauigkeit vor Tempo geht und niemand auf die Uhr schaut.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Belegte Echtzeit-Ergebnisse verringern erfundene Fakten in KI-Antworten.
- Die Search-Latenz unter 200 ms ist schnell genug für Sprache und Live-Chat.
- Der Preis pro Anfrage ab 0,005 $ macht Kosten planbar und leicht skalierbar.
- Der Open-Source-Evaluierungscode lässt Sie die Genauigkeitsangaben selbst prüfen.
- Die Framework-Integrationen bedeuten minimale Änderungen an einem bestehenden Stack.
Nachteile
- Es ist ein Entwicklerwerkzeug ohne Endnutzer-Oberfläche, also können Nicht-Programmierer es nicht direkt nutzen.
- Research-Anfragen dauern 2 bis 20 Minuten, zu langsam für interaktive Nutzung.
- Der kostenlose Tarif endet bei 4.000 Anfragen, die ein ausgelasteter Prototyp schnell verbrennt.
- Private Index und Bring Your Own Cloud erfordern ein Enterprise-Gespräch und individuelle Preise.
Häufige Fragen
Linkup liefert Live-Webdaten an KI-Anwendungen. Entwickler rufen seine API auf, um Modellantworten in aktuellen, belegten Quellen zu verankern, statt sich auf veraltete Trainingsdaten zu verlassen.
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