Linkup について
Linkupとは
LinkupはAI検索エンジンでありウェブ統合プラットフォームでもある。大規模言語モデルとAIエージェントが、オープンなウェブから正確でリアルタイムなコンテンツを引き出せるようにする。クエリを1回のAPI呼び出しで送れば、Linkupは順位付けされた情報源、出典付きの回答、あるいはプロンプトにそのまま入れられる整形済みのmarkdownを返す。
この製品が狙うのは厄介な問題だ。古いデータで学習したモデルは、自信たっぷりに事実をでっち上げる。Linkupはそんなモデルを、ライブのウェブ結果に接地させる。同社によれば、SearchエンドポイントはVerified SimpleQAで1秒未満のウェブ検索APIの中で首位に立ち、Fスコアは94%に達する。ResearchエンドポイントはSealQA-0で61%の精度を出して首位だ。
Legora、Polymarket、Cohere、McKinsey、SNCFのチームが本番システムをこれで動かしている。最大の制約は、Linkupが消費者向けアプリではなく開発者向けツールだという点だ。使うにはAPIキーと多少のコードが要るし、Private IndexやBring Your Own Cloudといった踏み込んだ機能はエンタープライズプランにある。
はじめかた
- app.linkup.soでアカウントを作り、ダッシュボードでAPIキーを発行する。
- SDKをインストールするか（
pip install linkup-sdk）、RESTエンドポイントを直接呼ぶ。 - Searchエンドポイントに最初のリクエストを送り、深度と出力タイプを指定する。
- 返ってきたURL、出典付きの回答、またはJSONを読み、モデルのコンテキストに渡す。
- ダッシュボードで利用量を追い、無料クエリが尽きたら有料プランへ移る。
AIツール情報
Linkupの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- RAGパイプラインを組む開発者：Linkupは手作りのクローラーを置き換え、LLM向けのmarkdownを返す。スクレイピングのつなぎ込みを省ける。
- エージェントを出すAIプロダクトチーム：200ミリ秒未満のSearch応答は、コンテキストを待たされる数秒が許されない音声アシスタントや営業コパイロットに向く。
- アナリストと研究者：非同期のResearchエンドポイントが、本文中に出典を差し込んだ複数ソースのレポートを書く。情報源を手作業で集める手間が減る。
タスク
- LLMの回答を接地させる：クエリを送り、出典付きの抜粋をモデルに渡せば、事実を推測しなくなる。
- ページ内容を抽出する：既知のURLをFetchに渡し、整形済みのmarkdownか型付きJSONを受け取る。
- 一括エンリッチ：1回のTasksバッチで最大100件のSearch、Fetch、Research呼び出しを走らせ、定期処理やバックグラウンドジョブに使う。
シーン
- 学習カットオフの数字ではなく現在の数値が要る財務リサーチボット。
- 厳格なコンプライアンス規則のある企業導入。Bring Your Own Cloudならクエリは自社インフラ内にとどまる。
- スタートアップの試作。無料枠が支払い前に4,000クエリをカバーする。
主な機能
調整済みの5つのエンドポイント
LinkupはAPIをSearch、Fetch、Research、Tasks、Extractに分ける。それぞれが速度と深度の曲線上の別の地点に位置する。1つのエンドポイントに全部を押し込むのではなく、自分の遅延予算に合うものを選ぶ。Searchはエージェントを接地させ、Researchは遅くて緻密な統合を担う。
200ミリ秒未満の検索
Searchエンドポイントは200ミリ秒未満で結果を返し始める。この速さは音声AIとライブチャットで効く。2秒待たされると回答が壊れて見えるからだ。さらに3つの深度モードを備え、難しいクエリでは少し速度を犠牲にして再現率を上げられる。
カスタマイズ可能なインデックス
Linkupのインデックスをそのまま使う必要はない。どの情報源を信頼するか、どのドメインを優先するか、どの自社データを混ぜるかを自分で決める。すると法律コパイロットと買い物エージェントは、それぞれの領域に合わせて調整された、ウェブの別の切片を問い合わせることになる。同じAPI、別のウェブだ。
Bring Your Own Cloud
データ規則が厳しいなら、ここが効く。インデックス層全体が自社のVPC内で動き、クエリは自社環境から出ない。SOC 2 Type IIとZero Data Retentionを合わせれば、規制産業が第三者製の検索APIを採用できるのはこれのおかげだ。
フレームワーク連携
LinkupはOpenAI SDKのラッパー、LangChain、CrewAI、そして数十の他フレームワークに組み込める。自分のスタックがそのどれかを話すなら、検索層を作り直すのではなくツール呼び出しを1つ足すだけで済む。
非同期のリサーチレポート
Researchエンドポイントはクエリを受け取り、複数のソースを引きながら、詳細なレポートか本文中に出典を付けた精密な回答を返す。2分から20分かけて非同期で走る。夜間ジョブや深掘り調査に向く。そこでは正確さが速さに勝り、時計を見る者はいない。
メリットとデメリット
メリット
- 出典付きのリアルタイム結果が、AI回答の事実の捏造を減らす。
- 200ミリ秒未満のSearch遅延は、音声とライブチャットに十分速い。
- 1リクエスト$0.005からの課金で、コストが読みやすく拡張しやすい。
- オープンソースの評価コードがあれば、精度の主張を自分で検証できる。
- フレームワーク連携により、既存スタックへの変更は最小で済む。
デメリット
- エンドユーザー向け画面のない開発者ツールなので、非開発者は直接使えない。
- Researchリクエストは2分から20分かかり、対話的な用途には遅すぎる。
- 無料枠は4,000クエリで止まり、忙しい試作ならすぐ使い切る。
- Private IndexとBring Your Own Cloudは商談と個別見積もりが要る。
よくある質問
LinkupはAIアプリケーションにライブのウェブデータを渡す。開発者はAPIを呼び、古い学習データに頼るのではなく、モデルの回答を現在の出典付き情報源に接地させる。
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