100 크레딧 무료, 카드 등록 없이

Tavily Search API

Name: Tavily Search API
Brand: SocialCrawl
Availability: InStock

API 한 번의 호출로 Tavily Search 데이터를 받아 가세요. Runs a web search via Tavily and returns ranked results plus an optional LLM-generated `answer` synthesised from the top sources. Set `include_answer=true` to enable answer synthesis. Use `search_depth=advanced` for higher-relevance results (also unlocks `chunks_per_source`). Filter results to specific domains via `include_domains` (comma-separated), or exclude via `exclude_domains`. Time-bounded queries via `time_range` (`d` / `w` / `m` / `y`) or explicit `start_date` / `end_date` (YYYY-MM-DD).

2026년 9월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

무료로 시작하기 문서 보기

질의어로 웹을 검색해 결과를 순위대로 반환하며 요청하면 상위 출처를 엮은 서술형 답변도 함께 돌려줍니다.

도메인이나 날짜, 주제로 범위를 좁힌 검색 결과가 필요하고 짧은 답변까지 곁들이고 싶을 때 사용하세요.

67개 플랫폼을 병렬로 검색합니다

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Tavily API

Search API로 무엇을 할 수 있을까요

Search 엔드포인트가 통합 스키마와 계산 필드를 담은 Tavily 데이터를 한 번의 요청으로 보내드려요. 스크래핑 인프라를 직접 만들거나 유지할 필요가 없어요.

요청 예시

curl -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/tavily/search?query=claude+opus+4.7+release+notes"

import requests

response = requests.get(
    "https://www.socialcrawl.dev/v1/tavily/search",
    params={
    'query': 'claude opus 4.7 release notes',
    },
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)

data = response.json()

const response = await fetch(
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/tavily/search?query=claude+opus+4.7+release+notes",
  {
    headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  },
);

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
query	예	The search query: natural-language free text.
search_depth	아니오	Latency-vs-relevance tradeoff. `basic` is the default; `advanced` unlocks `chunks_per_source` and higher-relevance ranking. (basic \| advanced \| fast \| ultra-fast)
topic	아니오	Search category. Defaults to `general`. Use `news` for time-sensitive queries and `finance` for market data. (general \| news \| finance)
time_range	아니오	Time window relative to now. Accepts `day` / `week` / `month` / `year` (or shorthand `d` / `w` / `m` / `y`). (day \| week \| month \| year \| d \| w \| m \| y)
max_results	아니오	Number of results to return (1-20). Defaults to 5.
chunks_per_source	아니오	Max relevant chunks returned per source (1-5). Only honoured when `search_depth=advanced`. Defaults to 3.
include_images	아니오	Include images alongside the result content.
include_image_descriptions	아니오	Include AI-generated descriptions for the returned images.
include_answer	아니오	Include an LLM-generated answer string synthesised from the top sources.
include_raw_content	아니오	Include the raw HTML/text alongside the cleaned content.
include_domains	아니오	Comma-separated list of domains to restrict results to (e.g. `nytimes.com,reuters.com`).
exclude_domains	아니오	Comma-separated list of domains to exclude from results.
country	아니오	ISO 3166-1 alpha-2 country code to bias results toward.
start_date	아니오	Inclusive lower bound on result publish date (YYYY-MM-DD).
end_date	아니오	Inclusive upper bound on result publish date (YYYY-MM-DD).

응답 예시

Tavily Search API는 무엇을 돌려주나요

모든 응답은 하나의 통합 스키마를 따라요. 크레딧을 쓰기 전에 어떤 필드가 돌아오는지, 실제 응답 본문 그대로 확인해 보세요.

응답 예시 보기

{
  "success": true,
  "platform": "instagram",
  "endpoint": "/v1/instagram/engagement",
  "data": {
    "engagement_rate_percentages": 38.33,
    "recent_posts": 12,
    "followers": 87608035,
    "comments": 528912,
    "likes": 33049046,
    "recent_posts_explanation": "Statistics based on the last 12 posts",
    "id_user": "2278169415",
    "username": "mrbeast",
    "is_private": false,
    "posts_details": [
      {
        "likes": 5636982,
        "comments": 69484,
        "taken_at": 1781457954,
        "datetime": "2026-06-14 20:25:54",
        "hours_since_post": 461,
        "time_ago": "19 days ago",
        "likes_per_hour": 12228,
        "comments_per_hour": 151
      },
      {
        "likes": 20000768,
        "comments": 223510,
        "taken_at": 1732824650,
        "datetime": "2024-11-28 23:10:50",
        "hours_since_post": 13971,
        "time_ago": "2 years ago",
        "likes_per_hour": 1432,
        "comments_per_hour": 16
      },
      {
        "likes": 929226,
        "comments": 30633,
        "taken_at": 1782232475,
        "datetime": "2026-06-23 19:34:35",
        "hours_since_post": 246,
        "time_ago": "10 days ago",
        "likes_per_hour": 3777,
        "comments_per_hour": 125
      },
      {
        "likes": 487761,
        "comments": 22482,
        "taken_at": 1781799425,
        "datetime": "2026-06-18 19:17:05",
        "hours_since_post": 366,
        "time_ago": "15 days ago",
        "likes_per_hour": 1333,
        "comments_per_hour": 61
      },
      {
        "likes": 712265,
        "comments": 15716,
        "taken_at": 1781366405,
        "datetime": "2026-06-13 19:00:05",
        "hours_since_post": 487,
        "time_ago": "20 days ago",
        "likes_per_hour": 1463,
        "comments_per_hour": 32
      },
      {
        "likes": 1475116,
        "comments": 35386,
        "taken_at": 1781277094,
        "datetime": "2026-06-12 18:11:34",
        "hours_since_post": 512,
        "time_ago": "21 days ago",
        "likes_per_hour": 2881,
        "comments_per_hour": 69
      },
      {
        "likes": 1108220,
        "comments": 26632,
        "taken_at": 1780160249,
        "datetime": "2026-05-30 19:57:29",
        "hours_since_post": 822,
        "time_ago": "1 months ago",
        "likes_per_hour": 1348,
        "comments_per_hour": 32
      },
      {
        "likes": 542948,
        "comments": 28476,
        "taken_at": 1779375582,
        "datetime": "2026-05-21 17:59:42",
        "hours_since_post": 1040,
        "time_ago": "1 months ago",
        "likes_per_hour": 522,
        "comments_per_hour": 27
      },
      {
        "likes": 698514,
        "comments": 24401,
        "taken_at": 1779120014,
        "datetime": "2026-05-18 19:00:14",
        "hours_since_post": 1111,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 629,
        "comments_per_hour": 22
      },
      {
        "likes": 468000,
        "comments": 13548,
        "taken_at": 1778947209,
        "datetime": "2026-05-16 19:00:09",
        "hours_since_post": 1159,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 404,
        "comments_per_hour": 12
      },
      {
        "likes": 526594,
        "comments": 24411,
        "taken_at": 1777737719,
        "datetime": "2026-05-02 19:01:59",
        "hours_since_post": 1495,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 352,
        "comments_per_hour": 16
      },
      {
        "likes": 462652,
        "comments": 14233,
        "taken_at": 1777580305,
        "datetime": "2026-04-30 23:18:25",
        "hours_since_post": 1538,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 301,
        "comments_per_hour": 9
      }
    ]
  },
  "credits_used": 5,
  "credits_remaining": 9999,
  "request_id": "req-8Kq2ZmR4vT9xLb3P",
  "cached": false
}

Instagram API에서 가져온 예시예요. 모든 SocialCrawl 엔드포인트가 똑같은 통합 스키마를 돌려주기 때문에, Tavily Search 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

Tavily Search API는 어떻게 동작하나요

API 키와 함께 GET 요청을 보내면, 통합 스키마와 계산 필드를 담은 깔끔한 JSON이 돌아와요.

메서드

GET

응답 형식

JSON

왜 SocialCrawl인가요

Tavily Search 데이터는 왜 SocialCrawl로 가져올까요

Tavily 데이터 추출에서 까다로운 부분은 SocialCrawl이 가려 드려요. 통합 스키마, AI 인리치먼트, 그리고 코드에 남지 않는 플랫폼 로직까지.

모든 플랫폼이 같은 스키마라 연동은 한 번이면 끝이에요
엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때 참여율·예상 도달·카테고리·언어 같은 계산 필드도 함께 와요
스크래핑 인프라도, 프록시도, 속도 제한도 신경 쓰지 않아도 돼요
Tavily의 현재 공개 데이터를 돌려줘요. 엔드포인트별로 문서에 적힌 캐시 구간을 쓰고 적중하면 0크레딧이에요. Cache-Control: no-cache를 보내면 정상 요금으로 새로 조회해요

개발자 우선

소셜 미디어 데이터를 몇 초 만에 수집하는 방법

개발자를 위한 가장 빠른 소셜 미디어 스크래핑 API. 월간 활성 사용자 100억 명 이상을 포괄하는 67개 플랫폼에서 프로필, 게시물, 댓글, 분석 데이터를 수집하세요.

모든 플랫폼을 하나의 스키마로

동일한 응답 구조로 67개 플랫폼을 조회하세요. 연동은 한 번이면 충분합니다.

단순 수집을 넘어 계산된 필드 제공

엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때, 정규화된 레코드에 engagement_rate, estimated_reach, content_category, language를 함께 담아 바로 활용할 수 있습니다.

코드 한 줄 쓰기 전에, 데이터부터

Visual Data Explorer에 URL만 붙여넣으면 결과 카드와 정형화된 테이블, CSV 내보내기를 바로 사용할 수 있습니다.

import requests

response = requests.get(
    'https://www.socialcrawl.dev/v1/tiktok/profile',
    params={'handle': 'charlidamelio'},
    headers={'x-api-key': 'sc_YOUR_API_KEY'}
)
data = response.json()

[ .JSON ]

{
  "success": true,
  "platform": "tiktok",
  "data": {
    "author": {
      "username": "charlidamelio",
      "followers": 152400000
    },
    "engagement": {
      "likes": 12400000000,
      "engagement_rate": 0.087
    },
    "metadata": {
      "language": "en",
      "content_category": "lifestyle"
    }
  }
}

+ 67개 플랫폼

자주 묻는 질문

API, 요금제, 기능에 대한 질문과 답변입니다.

문의하기

Tavily 웹 검색은 어떻게 호출하나요?

GET /v1/tavily/search에 query 파라미터로 검색어를 담고 SocialCrawl x-api-key를 넣어 호출하면 돼요. 제목, URL, 본문 스니펫, 점수가 정리된 웹 검색 결과를 받아볼 수 있고, 별도 Tavily 키는 필요 없어요.

Tavily 검색이 LLM 답변도 같이 주나요?

네, include_answer를 켜면 상위 결과를 요약한 짧은 LLM 답변을 결과 목록과 함께 받을 수 있어요. RAG나 에이전트 근거 확보에 많이 쓰는 방식이라, 호출 한 번으로 출처와 초안 답변을 같이 가져오실 수 있어요.

검색 엔드포인트는 어떤 필터를 지원하나요?

search_depth(basic·advanced), topic(general·news), 최신성을 좁히는 time_range, 출처를 한정하는 include_domains·exclude_domains, 결과 개수를 정하는 max_results, 이미지 URL을 함께 받는 include_images를 쓸 수 있어요.

이건 Tavily 대체제인가요, 진짜 Tavily인가요?

진짜 Tavily예요. SocialCrawl이 api.tavily.com을 대신 호출해서, SocialCrawl 키 하나로 정식 Tavily 검색을 쓰는 거예요. 다른 백엔드가 필요하면 같은 키로 Perplexity Sonar와 SocialCrawl AI 소셜 검색에도 닿아요.

Tavily Search API는 요금이 얼마인가요?

한 번 호출에 1 크레딧(스탠다드 티어)이 들고, 결과 개수와 상관없이 동일해요. 새 계정은 신용카드 없이 100 크레딧을 무료로 받아 검색 깊이·토픽·도메인 필터를 여러 번 테스트해 보실 수 있어요.

AI에게 SocialCrawl을 물어보세요

ChatGPT에 물어보기 Perplexity에 물어보기 Gemini에 물어보기 Claude에 물어보기 Grok에 물어보기

같은 작업에 쓰는 엔드포인트

Tavily API의 다른 엔드포인트

Tavily의 모든 엔드포인트가 같은 통합 스키마를 돌려줘요.

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API 레퍼런스 Tavily API 가이드

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