srezai — Python-клиент срезAI

Официальный Python-клиент срезAI — платформы веб-доступа для LLM-агентов и RAG-систем: поиск по вебу, чтение страниц в Markdown, извлечение структурированных данных по схеме и агентное исследование.

Official Python client for срезAI (SrezAI), a web-access platform for LLM agents and RAG systems: web search, page reading as Markdown, schema-driven structured extraction and agentic research.

pip install srezai

Требования: Python 3.10 – 3.13. Единственная зависимость — httpx.

Быстрый старт / Quickstart

from srezai import SrezAI

with SrezAI() as client:                      # ключ из SREZAI_API_KEY
    found = client.search("новости про ИИ", num=5, time_range="week")
    for item in found["results"]:
        print(item["title"], item["url"])

    page = client.read_url("https://example.com", max_chars=8000)
    print(page["markdown"])

Ключ передаётся аргументом api_key, а при его отсутствии берётся из переменной окружения SREZAI_API_KEY. Создать ключ можно в личном кабинете.

Клиент работает как контекстный менеджер и переиспользует HTTP-соединение внутри блока with, закрывая его на выходе. Для долгоживущего процесса допустимо создать клиент один раз и вызвать close() при завершении.

Методы / Methods

Тарифная сетка и калькулятор — на странице цен; полное описание параметров — в документации API.

Инструмент учёта get_usage (баланс, квота, цены) в SDK отсутствует: он доступен только через MCP-сервер, REST- эндпоинта для него не предусмотрено. В REST эту роль выполняют заголовки X-RateLimit-* в каждом ответе.

Поиск

found = client.search(
    "векторные базы данных",
    num=10,
    category="it",                       # general | news | it | science
    language="ru",                       # auto | ru | en
    time_range="month",                  # "" | day | week | month | year
    depth="auto",                         # flash — быстрее и уже; auto — шире
    excerpts=True,                        # подтянуть текст топ-страниц
    include_domains=["habr.com"],         # только эти сайты и их поддомены
)

Чтение страниц

page = client.read_url("https://example.com", max_chars=8000, engine="auto")
batch = client.read_urls(["https://a.example", "https://b.example"], max_chars=4000)

Параметр engine управляет способом загрузки. По умолчанию auto: клиент начинает с быстрого способа и повышает ступень самостоятельно, если содержимое не получено. Явное значение имеет смысл указывать только для заранее известного сайта — fast для статики и документации, dynamic для SPA, требующих выполнения JavaScript, stealth для максимально приближенного к браузеру поведения.

На батче стоит задавать max_chars скромнее: пять больших страниц вытеснят из контекста модели всё остальное. Если часть адресов не открылась, остальные возвращаются, а неудачи перечисляются в ответе.

Извлечение структурированных данных

data = client.extract(
    {"title": "string", "price": "number?", "tags": "string[]"},
    url="https://shop.example/item/42",
    instruction="использовать цену со скидкой",
)

Схема задаётся сокращённой формой (? — необязательное поле, [] — массив) или полным JSON Schema; описания полей в полной форме заметно повышают точность разбора. Значения, которых на странице нет, возвращаются как null и никогда не достраиваются моделью. Для группы страниц под одну схему используется urls= (до 5 адресов, каждый тарифицируется отдельно) — взаимоисключимо с url=.

Answer Search

result = client.answer_search(
    "как работает BGE-reranker",
    depth="balanced",   # fast | balanced (по умолчанию) | deep
)
print(result["answer"])
for s in result["sources"]:
    print(s["title"], s["url"], s["relevance"])

В отличие от deep_research, стоимость фиксирована по depth и не зависит от объёма ответа: fast — 50 кредитов, balanced — 100, deep — 200. sources отсортированы по релевантности через семантический реранкер, а не только по порядку поиска.

Обработка ошибок / Errors

Каждая ошибка API содержит машинный код, которому соответствует отдельный класс исключения. Это позволяет ветвиться по типу ошибки, не разбирая текст сообщения. Если код не важен, достаточно перехватить базовый SrezAIError.

from srezai import SrezAI, HostUnresolved, RateLimited, SsrfBlocked

with SrezAI() as client:
    try:
        client.read_url("https://exmaple.com")
    except HostUnresolved:
        ...  # домена не существует — вероятна опечатка в адресе
    except SsrfBlocked:
        ...  # адрес запрашивать нельзя: локальная сеть или служебный диапазон
    except RateLimited as err:
        ...  # лимит; err.retry_after — секунды до следующей попытки

HostUnresolved и SsrfBlocked различаются намеренно: первое означает «проверьте адрес на опечатку», второе — «такой адрес запрашивать нельзя». Полный каталог кодов — на srezai.ru/docs/errors.

Клиент автоматически повторяет запрос при временных сбоях — rate_limited, service_unavailable, search_unavailable, upstream_timeout — с экспоненциальной задержкой и приоритетом подсказки retry_after от сервера. Ошибки запроса (bad_request, schema_invalid, unauthorized, ssrf_blocked) возвращаются немедленно: их повтор не изменит результат.

Конфигурация / Configuration

client = SrezAI(
    api_key="srz_live_…",           # по умолчанию — SREZAI_API_KEY
    base_url="https://srezai.ru",   # для стейджинга или изолированного контура
    timeout=180.0,                  # секунды; deep_research идёт до двух минут
    max_retries=2,
)

Таймаут по умолчанию выбран с запасом под deep_research: он синхронный и занимает до двух минут. Уменьшать его стоит только если этот метод не используется — оборванное соединение не отменяет уже начатую работу на сервере.

Ограничения частоты / Rate limits

Ключ API: 10 запросов за 10 секунд и 200 запросов в сутки. Батчевые методы read_urls и extract принимают до 5 адресов за вызов. Текущее состояние квоты возвращается в заголовках X-RateLimit-*. Лимиты выше базовых согласуются индивидуально — support@srezai.ru.

Типизация и разработка / Typing and development

Пакет поставляется с маркером py.typed и проходит mypy --strict, поэтому подсказки типов доступны в потребляющем коде без дополнительных заглушек.

pip install -e ".[dev]" && ruff check . && mypy src && pytest -q

Тесты выполняются локально на pytest-httpx и обращений к рабочему API не требуют.

Поддержка и лицензия / Support and license

• Документация API — srezai.ru/docs
• Вопросы и дефекты — GitHub Issues
• Техническая поддержка — support@srezai.ru

Лицензия — MIT.